Das geometrische In-plane-Moireverfahren wird benutzt, um das Deformationsfeld um einen Riss in einem geschweißten Verbund zweier unterschiedlicher Metalle sowie in homogenen Proben dieser Materialien zu untersuchen. Konkret werden Vierpunktbiegeproben benutzt, wobei die Grenzflächen der Verbundproben durch Explosionsschweißen (Sprengplattieren) hergestellt werden. In Verbindung mit der digitalen Bildverarbeitung wird das Feld der Verschiebungen zum Zeitpunkt der Rissinitiierung als primäres Resultat aus den Isothetenfeldern ermittelt. Aus diesen Verschiebungsfeldern lassen sich mittels eines Approximationsverfahrens weitere Größen wie Verzerrungen und Spannungsgrößen an der Oberfläche ableiten. Zusätzlich werden dreidimensionale elastisch-plastische FEM-Berechnungen für die homogenen Proben und die Proben mit Grenzflächenriss durchgeführt. Das J-Integral wird aufgrund der experimentell und numerisch gewonnenen Daten für den Rissinitiierungszeitpunkt berechnet. Außerdem findet ein Vergleich mit J-Integralwerten statt, die mit Methoden der Materialprüfnormen bestimmt werden.

Image retrieval, texture analysis, optical character recognition and general inspection tasks are of main interest in the field of image processing and pattern recognition. Methods which operate automatically are of interest in the above mentioned areas. Therefore, translation invariant transforms are helpful tools for pattern recognition tasks. Nonlinear spatial transforms and fuzzy pattern classification with unimodal potential functions are established in signal processing. They have proved to be excellent tools in feature extraction and classification. In this thesis nonlinear discrete transforms, which are adaptable for different application tasks, will be presented. The adaptivity includes the group specific behaviour, the amount of calculations and the implementability in application specific integrated circuits. The pattern separability properties of these transforms are better compared to that of the well known power spectrum of the Fourier transform and several other known transforms. Furthermore, a hardware accelerator image processing and classification system will presented, which is implemented on one field programmable gate array (FPGA). The system can be used for feature extraction, pattern recognition and classification tasks. In the field of printed image inspection the system is applicable under practical aspects. / In vielen Bereichen der ein- und zweidimensionalen Signalverarbeitung besteht die Aufgabe Signale oder Objekte unabhängig von ihren aktuellen Positionen mittels geeigneter Merkmale zu klassifizieren. Mit Hilfe schneller nichtlinearer Spektraltransformationen ist eine positionsinvariante Merkmalgewinnung möglich. In dieser Arbeit werden reelle Transformationen vorgestellt, deren Eigenschaften in Bezug auf verschiedene Parameter angepasst werden können. Zu nennen ist das gruppeninvariante Verhalten, der rechentechnische Aufwand und die Implementierbarkeit in applikationsspezifische Schaltungen. Durch unterschiedliche Berechnungsstrukturen kann beispielsweise die Separationseigenschaft aufgabengemäß adaptiert werden. Basierend auf dem Konzept charakteristischer Matrizen wird ein generalisiertes Verfahren zur Berechnung der Transformationen abgeleitet. Bezüglich ihrer Charakteristika können die vorzustellenden Transformationen gegenüber anderen als ebenbürtig oder sogar überlegen bezeichnet werden. In Kombination mit einem Fuzzy-Klassifikationsverfahren (Fuzzy-Pattern-Classification, FPC) wird ein System-On-Programmable-Chip Mustererkennungssystem entwickelt, das auf einem programmierbaren applikationsspezifischen Schaltkreis (FPGA) implementiert wird. Das System ist in der Lage pixel-basierende Bilder zu klassifizieren. In der Anwendung der Druckbildinspektion erweist sich das Mustererkennungssystem als praxisgerecht einsetzbar.

Force fields of 3d objects are used for different purposes in computer graphics as skeletonization and collision detection. In this paper we present a novel method to approximate the force field of a discrete 3d object in linear time. Similar to the distance transformation we define a rule that describe how the forces associated with boundary points are propagated into the interior of the object. The result of this propagation depends on the order in which the points of the object are processed. Therefore we analyze how to obtain an order-invariant approximation formula. For a chosen iteration order (i, j, k) the set of boundary points that influence the force of a particular point p of the object can be described by a spatial region Rijk. The geometries of these regions are characterized both for the Cartesian and the body-centered cubic grid (bcc grid). We show that in the case of the bcc grid these regions can be combined in such a way that E3 is uniformly covered which basically means that each boundary point is contained in the same number of regions. Based on the covering an approximation formula for the force field is proposed that has linear complexity and gives good results for standard objects. We also show that such a uniform covering can not be built from the regions of influence of the Cartesian grid. With our method it becomes possible to use features of the force field for a fast and topology preserving skeletonization. We use a thinning strategy on the bcc grid to compute the skeleton and ensure that critical points of the force field are not removed. This leads to improved skeletons with respect to the properties of centeredness and rotational invariance.

In dieser Arbeit werden drei verschiedene Ansätze zur Indexierung beim inhaltsbasierten Image Retrieval evaluiert werden. Als Basis werden dafür Farben und Formen mit Hilfe von annularen Histogrammen extrahiert. Eine Ähnlichkeitsmetrik für diese Histogramme wird über das Produkt der Eulerschen Distanz und der Histogramm Distanz gebildet, der sogenannten Distanzmetrik. Unter Verwendung dieser Metrik werden folgende drei Verfahren der inhaltsbasierten N-Nearest- Neighbor Suche nach Bildern in dieser Arbeit vorgestellt: 1. Einfache, sequentielle Suche in den Histogrammen der Bilder 2. Verwendung des Evolving Tree, einer Art SOM, als Indexstruktur 3. Nutzung des Vantage Point Trees als Indexstruktur Abschließend sollen die drei beschriebenen Verfahren miteinander verglichen und ausgewertet werden. Im Hinblick auf das inhaltsbasierte Image Retrieval zeigen sich die Vorteile und Nachteile der Anwendung dieser Verfahren.

Nichtlineare Verzerrungen von Rasterkraftmikroskopie (engl.: scanning probe microscopy, Abk.: SPM) Bildern beeinträchtigen die Qualität von Nanotomographiebildern und SPM Bildsequenzen. In dieser Arbeit wird ein neues, nichtlineares Registrierungsverfahren vorgestellt, das auf einem für medizinische Anwendungen entwickelten Algorithmus aufbaut und diesen für die Behandlung von SPM Daten erweitert. Die nichtlineare Registrierung ermöglicht es, verschiedene nanostrukturierte Materialen über große Bereiche (1 µm x 1 µm) mit einer Auflösung von 10 nm abzubilden. Dies erlaubt eine wesentlich detailliertere quantitative Analyse der Daten. Hierfür wurde eine neue Datenreduktions- und Visualisierungsmethode für Mikrodomänennetzwerke von Blockcopolymeren eingeführt. Zwei- und dreidimensionale Mikrodomänenstrukturen werden zu ihrem Skelett reduziert, Verzweigungspunkte farblich codiert und der entstandene Graph visualisiert. Die Anzahl verschiedener Skelettverzweigungen lässt sich über die Zeit verfolgen. Die Methode wurde mit lokalen Minkowskimaßen der ursprünglichen Graustufenbilder verglichen. Sie liefert morphologische und geometrische Informationen auf unterschiedlichen Längenskalen.

Bekanntlich gibt es für fast jede erdenkliche Aufgabe ein Open-Source-Programm. Bis auf einige Ausnahmen ist das Angebot an Software für Amateurastronomen allerdings recht unübersichtlich. Der Vortrag soll deshalb eine Übersicht über verschiedene Software-Projekte geben, die für Astrofotografie und astronomische Beobachtungen nützlich sind. Einfache Demonstrationen werden die Einsatzmöglichkeiten dieser Programme verdeutlichen und sollen dazu anregen, den Nachtimmel selbst mit Feldstecher und Kamera zu erkunden.

In this modern era, land transports are increasing dramatically. Moreover, self-driven car or the Advanced Driving Assistance System (ADAS) is now the public demand. For these types of cars, road conditions detection is mandatory. On the other hand, compared to the number of vehicles, to increase the number of roads is not possible. Software is the only alternative solution. Road Conditions Detection system will help to solve the issues. For solving this problem, Image processing, and machine learning have been applied to develop a project namely, Detection of Road Conditions Using Image Processing and Machine Learning Techniques for Situation Awareness. Many issues could be considered for road conditions but the main focus will be on the detection of potholes, Maintenance sings and lane. Image processing and machine learning have been combined for our system for detecting in real-time. Machine learning has been applied to maintains signs detection. Image processing has been applied for detecting lanes and potholes. The detection system will provide a lane mark with colored lines, the pothole will be a marker with a red rectangular box and for a road Maintenance sign, the system will also provide information of aintenance sign as maintenance sing is detected. By observing all these scenarios, the driver will realize the road condition. On the other hand situation awareness is the ability to perceive information from it’s surrounding, takes decisions based on perceived information and it makes decision based on prediction.

Understanding the development, organization, and function of tissues is a central goal in developmental biology. With modern time-lapse microscopy, it is now possible to image entire tissues during development and thereby localize subcellular proteins. A particularly productive area of research is the study of single layer epithelial tissues, which can be simply described as a 2D manifold. For example, the apical band of cell adhesions in epithelial cell layers actually forms a 2D manifold within the tissue and provides a 2D outline of each cell. The Drosophila melanogaster wing has become an important model system, because its 2D cell organization has the potential to reveal mechanisms that create the final fly wing shape. Other examples include structures that naturally localize at the surface of the tissue, such as the ciliary components of planarians. Data from these time-lapse movies typically consists of mosaics of overlapping 3D stacks. This is necessary because the surface of interest exceeds the field of view of todays microscopes. To quantify cellular tissue dynamics, these mosaics need to be processed in three main steps: (a) Extracting, correcting, and stitching individ- ual stacks into a single, seamless 2D projection per time point, (b) obtaining cell characteristics that occur at individual time points, and (c) determine cell dynamics over time. It is therefore necessary that the applied methods are capable of handling large amounts of data efficiently, while still producing accurate results. This task is made especially difficult by the low signal to noise ratios that are typical in live-cell imaging. In this PhD thesis, I develop algorithms that cover all three processing tasks men- tioned above and apply them in the analysis of polarity and tissue dynamics in large epithelial cell layers, namely the Drosophila wing and the planarian epithelium. First, I introduce an efficient pipeline that preprocesses raw image mosaics. This pipeline accurately extracts the stained surface of interest from each raw image stack and projects it onto a single 2D plane. It then corrects uneven illumination, aligns all mosaic planes, and adjusts brightness and contrast before finally stitching the processed images together. This preprocessing does not only significantly reduce the data quantity, but also simplifies downstream data analyses. Here, I apply this pipeline to datasets of the developing fly wing as well as a planarian epithelium. I additionally address the problem of determining cell polarities in chemically fixed samples of planarians. Here, I introduce a method that automatically estimates cell polarities by computing the orientation of rootlets in motile cilia. With this technique one can for the first time routinely measure and visualize how tissue polarities are established and maintained in entire planarian epithelia. Finally, I analyze cell migration patterns in the entire developing wing tissue in Drosophila. At each time point, cells are segmented using a progressive merging ap- proach with merging criteria that take typical cell shape characteristics into account. The method enforces biologically relevant constraints to improve the quality of the resulting segmentations. For cases where a full cell tracking is desired, I introduce a pipeline using a tracking-by-assignment approach. This allows me to link cells over time while considering critical events such as cell divisions or cell death. This work presents a very accurate large-scale cell tracking pipeline and opens up many avenues for further study including several in-vivo perturbation experiments as well as biophysical modeling. The methods introduced in this thesis are examples for computational pipelines that catalyze biological insights by enabling the quantification of tissue scale phenomena and dynamics. I provide not only detailed descriptions of the methods, but also show how they perform on concrete biological research projects.

Bildsensoren mit integrierter Signalverarbeitung - sog. "Vision Chips" - ermöglichen die Ausführung ansonsten rechenintensiver Verarbeitungsschritte während oder unmittelbar nach der Bildaufnahme. Gegenüber konventionellen CMOS-Bildsensoren, die sich vor allem durch eine gute Bildqualität auszeichnen, werden die auszugebenden Daten bereits auf dem Chip auf relevante Informationen beschränkt und lediglich extrahierte Merkmale anstelle vollständiger Bilder ausgegeben. Vision Chips ermöglichen somit eine sehr hohe Bildwiederholrate bei gleichzeitig deutlich niedrigeren Anforderungen bzgl. der Übertragungsbandbreite und sind insbesondere für die Beobachtung sehr schneller Prozesse attraktiv. Obwohl das Konzept der gemeinsamen Betrachtung von Bildaufnahme und -verarbeitung bereits in den Anfangsjahren der Halbleiter-Bildsensoren aufgegriffen wurde, können die meisten beschriebenen Sensoren als Machbarkeitsnachweise für bestimmte Pixelzellen- bzw. Bildverarbeitungstechnologien betrachtet werden. So finden sich, bis auf den in der optischen Maus eingesetzten Sensor zur Bestimmung der Verschiebung relativ zum Untergrund, nur für sehr wenige Sensoren Hinweise auf einen kommerziellen Einsatz. Neben einer geringen optischen Auflösung und einer eingeschränkten Empfindlichkeit können der Verzicht auf integrierte Steuerwerke und die erhebliche Komplexität bzgl. der Programmierung als wesentliche Hindernisse für einen breiten Einsatz genannt werden. Im Rahmen dieser Arbeit werden wesentliche Beiträge zu der zum Einsatz von Vision Chips in realen Aufgabenstellungen erforderlichen Infrastruktur geliefert. So wird zur Ansteuerung der einzelnen Funktionseinheiten (Functional Unit, FU) zunächst das Konzept eines integrierten, Multi-ASIP (Application Specific Instruction-set Processor) basierten Steuerwerks erarbeitet, das durch die Bereitstellung mehrerer Kontrollflüsse die Ansteuerung paralleler FU ermöglicht. Die praktische Umsetzung des Konzepts in Hardware erfolgt als Bestandteil eines Vision-System-on-Chip (VSoC). Dieses verfügt gegenüber dem Stand der Technik über eine höhere Auflösung sowie eine größere Empfindlichkeit und bildet die Grundlage der weiteren Betrachtungen. Eine umfangreiche Simulationsumgebung ermöglicht Untersuchungen implementierter Algorithmen sowohl hinsichtlich zeitabhängiger Effekte als auch bzgl. der Auswirkung einzelner, in Bildaufnahme- und Verarbeitung gezielt eingebrachter Fehler und Nicht-Idealitäten. Die zum Betrieb des VSoC erforderliche Entwicklungs- und Kameraplattform ist sowohl für den Einsatz unter realen Bedingungen als auch zur Entwicklung von Bildverarbeitungsaufgaben geeignet und ermöglicht dabei die transparente Nutzung der Simulationsumgebung komplementär zur eigentlichen Hardware. Zur Erschließung der vom VSoC bereitgestellten Funktionalität für tatsächliche Aufgabenstellungen erfolgt die ganzheitliche Betrachtung einer Bildverarbeitungsaufgabe bestehend aus VSoC-basierter Vor- und konventioneller Nachverarbeitung in Form sog. "Vision Tasks". Zur Vereinfachung der Implementierung werden parametrierbare Skeletons bereitgestellt, in denen generelle Abläufe zur Bildaufnahme und -verarbeitung hinterlegt werden. Basierend auf den entwickelten Konzepten werden schließlich mehrere Anwendungsbeispiele umgesetzt.

Real-time lane detection or localization is a crucial problem in modern Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), especially in Automated Driving System. This thesis estimates the possibility to implement a lane detection system in the available low-power embedded hardware. Various state-of-the-art Lane Detection algorithms are assessed based on a number of proposed criteria. From the result of the evaluation, three different algorithms are constructed and implemented in the hardware using OpenCV library. The lane detection stage is done with different methods: using Hough Transform for line detection or randomly sampling hypotheses which are straight lines or cubic splines over the pre-processed binary image. Weights of the hypotheses are then calculated based on their positions in the image. The hypothesis which has highest weight or best position will be chosen to represent lane marking. To increase the performance of the system, tracking stage is introduced with the help of Particle Filter or Kalman Filter. The systems are then tested with several different datasets to evaluate the speed, performance and ability to work in real-time. In addition, the system interfaces with CAN bus using a CAN interface, so that the output data can be sent as messages via the CAN bus to other systems.