Projekte
Unsere Expertise in der Forschung bringen wir in verschiedene Forschungsprojekte ein. Die Grundlagenforschung wird von öffentlichen Geldgebern unterstützt, wohingegen industrielle Geldgeber die angewandte Forschung fördern. Unsere aktuellen Projekte sind hier aufgeführt, abgeschlossene Projekte befinden sich am Ende der Seite.
Lehrstuhl Visual Computing
SMOOTH - Räumliche und zeitliche Filterung von Tiefendaten für Telepräsenz
2016-2018, DFG
In the past years, there has been a growing interest in telepresence communication systems, which create the impression of being present at a place different from the true location. A major challenge in this area is to process the acquired imagery at the sender site into a high-quality 3D representation of the scene in real time. High quality approaches usually require intensive offline processing. Then again, methods that work in real time produce 3D representations at a low grade. In recent systems this is caused by the application of low-cost depth sensors, such as Microsoft Kinect, which deliver 3D representations in real time but still exhibit considerable amounts of disturbing artifacts. The flickering nature of artifacts is often not considered. To understand their strong temporal component, we will start with experimentally developing a statistical model for the distortions of common depth sensors. In contrast to existing work in this field, we will also consider the temporal aspects of the matter. Guided by the results of analyzing the gained data, we will develop a new real-time spatio-temporal filter to simultaneously stabilize distorted depth data in the spatial and temporal domains. Therefore, we suggest a composition of a novel depth outlier detection method, motion estimation for depth cameras and 3D-filtering. more...
Der Einfluss von Gravitation auf die visuelle Zielsuche (AR Guide)
2016-2018, Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi)
During payload operations astronauts are guided by sequential directives displayed on a laptop computer using an exocentric presentation scheme for task guiding. Such an approach forces the astronaut to constant changes of focus that can cause loss of concentration and attention, as well as can be the primary reason for sequence errors resulting in a faulty task termination. To ease astronauts’ work and ensure successful task performance new interface technologies are required. By bridging the gap between the physical reality and digital information, Augmented Reality (AR) keeps the focus on the task to fulfill and offers user- centered operations by an egocentric display. Beside the display, AR interface can differ in providing the visual information for localizing users’ attention. While egocentric visualizations maintain the principal characteristic required for AR interfaces by 3D registered information, exocentric visualizations are presented as head-up display information and approved methods to navigate the user towards off-screen objects. Using a visuomotor task (visual search, operation task) we will investigate the influence of altered gravity on human performance and workload by comparing exocentric with egocentric displays and presentation schemes in a within-subject user study. To differentiate visuomotor deficits we will use common performance metrics. more...
Lehrstuhl Computergraphik
UniVA - Einheitliche Nutzungsschnittstelle für Visual Analytics
2018-2020, DFG Projekt, in Kooperation mit Prof. B. Urban, Fraunhofer IGD Rostock
Existierende Visual Analytics (VA) Werkzeuge sind häufig Speziallösungen, die auf ein bestimmtes Analyseszenario zugeschnitten sind. Generische VA Frameworks sind selten, da deren Wartung und Nutzung weit aufwändiger ist. Zudem tauchen dennoch immer wieder Situationen auf, in denen diese Frameworks zu kurz greifen, da sie kaum alle möglichen Erfordernisse einer Datenanalyse vorhersehen können. Daher verfolgt dieses Projekt die Idee, existierende VA Werkzeuge miteinander zu verschneiden und zu koordinieren, anstatt eine solche “Superapplikation” zu erstellen. Zu diesem Zweck werden wir eine Nutzungsschnittstelle entwickeln, die einen einheitlichen Zugriff auf Daten und Funktionalitäten mehrerer VA Werkzeuge innerhalb eines Analyse-Workflows ermöglicht. Die Arbeitsgruppe Computergraphik wird dieses Vorhaben auf der Ebene der graphischen Oberfläche durch die Erforschung sogenannter View Ensembles verfolgen. Diese beschreiben die Anordnung und das interaktive Verschneiden von graphischen Ausgaben unterschiedlicher VA Werkzeuge.
GEMS 2.0 - Visuelles Editieren und Vergleich multivariater Graphen in interaktiven Multi-Display-Umgebungen
2017-2020, DFG Projekt (Fortsetzung von GEMS), in Koop. mit Prof. R. Dachselt, TU Dresden
Multivariate Graphen werden in verschiedenen Anwendungsgebieten eingesetzt, z.B. für die Darstellung von biologischen oder sozialen Netzen. Bei dieser Art von Graphen sind die Knoten und Kanten mit Datenattributen assoziiert. Die Arbeit mit derartigen Graphen stellt aufgrund des komplexen Zusammenspiels zwischen Struktur und Datenattributen eine besondere Herausforderung dar. Das GEMS 2.0 Projekt hat es sich zum Ziel gesetzt neue Konzepte, Methoden und Werkzeuge für das visuelle Vergleichen und Editieren von multivariaten Graphen in Display Umgebungen mit mehreren Geräten zu entwickeln. Schwerpunkte der Rostocker Arbeiten sind: (1) Die Untersuchung neuer Darstellungsformen, die sowohl die Eigenschaften der Struktur als auch die assoziierten Datenattribute kommunizieren. (2) Die Entwicklung neuer Konzepte zum Editieren von Knoten, Kanten und Attributen sowie eine entsprechende visuelle Repräsentation der Veränderungen. (3) Die Unterstützung des Nutzers bei dem Vergleich und der Bearbeitung mehrerer Graphen.
TOPOs - Therapieprädiktion durch OCT und Patientendemographie in der Ophthalmologie
2017-2020, BMBF Projekt, in Koop. mit Prof. Ritter, (Hochschule Mittweida), Prof. Dr. Stahl (Universitätsklinik Freiburg), Dr. med. Philipp Daumke (AVERBIS GmbH)
Mit Hilfe der optischen Kohärenztomographie (OCT) sind Augenärzte dazu in der Lage, Bilder der Retina des menschlichen Auges zu erzeugen. Hiermit ist es bereits jetzt möglich, eine Reihe von Augenerkrankungen, wie die altersbedingte Makuladegeneration, den retinalen Venenverschluss oder die diabetische Retinopathie verlässlich zu diagnostizieren. Auch der Therapieverlauf wird durch die OCT-Analyse begleitet. Zwar gibt es erfolgreiche Theraphien, vorwiegend durch die regelmäßige Injektion von Anti-VEGF Substanzen. Dennoch scheint es derzeit noch nicht möglich zu sein, eine verlässliche Vorhersage für den Erfolg und die Dauer der Therapie zu treffen. Vor diesem Hintergrund bringt dieses Projekt das Wissen der Experten in Visueller Analytik sowie Ophthalmologie zusammen. So wird es möglich, aus den multidimensionalen und sehr heterogenen Daten, nicht nur aus der OCT-Analyse, sondern auch aus den Metadaten der Patienten, die Erkenntnisse zu gewinnen, die auf mögliche Ursachen für den Erfolg einer Therapie schließen lassen. Zum Einsatz kommt hier ein speziell auf die Ophthalmologie ausgerichtetes Visualisierungstool.
VisSect: Visual Segmentation and Labeling of Multivariate Time Series
2016-2019, DFG Projekt, in Koop. mit TU Darmstadt und TU Wien
Das Segmentieren und Annotieren von multivariaten Zeitreihen ist von großer Bedeutung für viele Anwendungsgebiete, wie z.B. für die Analyse von menschlichen Bewegungsdaten oder von EKG-Daten. Das Ziel dieser Untersuchungen ist es, bedeutsame Teilstücke in den Zeitreihen zu finden und mit ähnlichen Segmenten zu vergleichen. Dieses Forschungsprojekt beabsichtigt, neue Ansätze für die visuelle und interaktive Analyse von multivariaten Zeitreihen zu entwickeln, um das Generieren von Hypothesen und das Ziehen von Schlussfolgerungen zu unterstützen. Das übergreifende Ziel hierbei ist es, drei wichtige Schritte in diesem Prozess zu kombinieren: (1) Wahl des Algorithmus für die Segmentierung und Annotation, (2) Parametrisierung und (3) Visualisierung und Exploration von Unsicherheiten in den Ergebnissen.
ViES: Visuell-interaktive Exploration zur individualisierten Selektion relevanter Datenbereiche
2016-2018, DFG Projekt, in Koop. mit Prof. Jünemann (Heidelberg Engineering GmbH) und Prof. Stachs (Universität Rostock)
Ziel des Projektes ist es, durch visuell-interaktive Methoden eine patienten-spezifische Diagnose von Netzhautschäden zu unterstützen. Hierfür stehen mittels optischer Kohärenztomographie generierte hochaufgelöste Datensätze von der Heidelberg Engineering GmbH zur Verfügung, die auf ein handhabbares Maß reduziert werden müssen. Bisher werden dazu stark vereinfachende Verfahren eingesetzt, die zu Fehldiagnosen bei kleinen Veränderungen führen können. Diese automatischen Berechnungen sollen nun um neue visuell-interaktive Methoden erweitert werden, die eine Selektion relevanter Bereiche, eine individualisierte Reduktion der Daten sowie eine umfangreiche Analyse von Substrukturen ermöglichen. Hierbei kann auf Vorarbeiten aus dem DFG Schwerpunktprogramm "Scalable Visual Analytics" aufgesetzt werden.
Anwendung von Computergraphikmethoden, -theorien und -algorithmen für multifunktionale Cockpitdisplays
2007-2019, Industrieprojekt, Diehl Aerospace
Obwohl es mit heutiger Graphikhardware möglich ist, hochqualitative Bilder in Echtzeit zu generieren, muss stets ein Kompromiss zwischen benötigter Rechenzeit, eingesetzten Ressourcen und erzielter Bildqualität gefunden werden. Insbesondere in zeit-kritischen Systemen mit eingeschränkten Ressourcen stellt deshalb die Erzeugung von Bildern mit garantierter Fehlerschranke unterhalb der Pixelauflösung eine besondere Herausforderung dar. Im Rahmen dieses Projektes entwickeln wir hierfür am Beispiel der Visualisierung großer Geländedaten neue Lösungen, die sich in Cockpitdisplays einsetzen lassen. Die Integration von zusätzlichen Daten, wie zum Beispiel Wetterinformationen oder Flugverläufe, spielt dabei eine immer wichtiger werdende Rolle.