Forschungsgebiet Visual Computing

 Visual Computing umfasst die Darstellung von zwei- (2D) und dreidimensionaler (3D) Information, d.h. Computer-Graphik, und die Analyse von Bildern, d.h. Computer Vision.

 Im folgenden Anwendungsbeispiel ist die Computer-Grafik ein wesentlicher Bestandteil:

• Computerspiele: Komplexe, natürlich aussehende Szenen werden ruckfrei (eventuell auch in Stereo) so dargestellt, dass der Spieler eins mit dem Spiel werden kann. Um dieses Ziel zu erreichen, sind viele kleine Tricks mit Wissen über Geometrie und parallele Programmierung notwendig.
• Flug- und Fahrsimulatoren für die Ausbildung: Hier steht die Nähe zur Realität im Vordergrund; alle Funktionen der realen Systemen werden möglichst korrekt nachgebildet. Dies erfordert die Zusammenarbeit mit den Ingenieuren, die die Steuerung der Flug- oder Fahrzeuge entwickeln.
• Erweiterte Realität (Augmented Reality): Die Wahrnehmung wird unterstützt (augmentiert), indem entweder Graphik in eine Brille eingespiegelt wird (z.B. Google Glass), oder indem Objekte in Echtzeit einem Videostream, z.B. einer Smartphone-Kamera, überlagert werden.

Computer Vision wird unter anderem in folgenden Bereichen angewendet:

• Medizin: Bildgebende Verfahren haben die Diagnostik, aber auch operative Eingriffe in den letzten Jahren stark verändert. So werden Kameras in Endoskopen zur präzisen Positionierung und Steuerung von operativen Eingriffen genutzt. 3D Bilder von Computertomographen werden erst durch Anwendung komplexer Verfahren der Bildverarbeitung, die meist von Informatikern und Medizinern gemeinsam entwickelt werden, einfach interpretierbar.
• Industrie / Robotik: Automatische visuelle Verfahren werden in der Industrie zur Steuerung und zur Qualitätskontrolle eingesetzt. Roboter greifen Teile auf Grundlage von Bildern von Kameras am Roboterarm.
• Fahrerassistenzsysteme und autonomes Fahren: Kameras und Laserscanner sind die modernen „Augen“ der Fahrzeuge. Auf ihrer Grundlage werden Verkehrszeichen, die Fahrbahn, andere Verkehrsteilnehmer sowie Hindernisse erkannt.

An der Universität der Bundeswehr München liegt der Schwerpunkt der Forschung im Bereich Visual Computing auf der Erstellung von 3D Modellen von Gebäuden, Bäumen und Straßen aus Bildern vom Boden, vom Flugzeug und von kleinen Drohnen / Unmanned Aerial Vehicles (UAV) aus. Auf der einen Seite wird die Geometrie bis hinunter zu Details wie Türklinken voll automatisch hoch detailliert 3D modelliert. Dies ermöglicht zusammen mit der dazugehörigen Bildinformation eine sehr genaue räumliche Analyse einer Szene inkl. gegenseitiger Sichtbarkeiten. Allerdings werden für die Speicherung der Modelle bereits für einzelne Häuser hunderte von Megabytes benötigt.

Deswegen werden auf der anderen Seite aus den Bildern und 3D Oberflächen Objekte und deren Teile, wie z.B. Gebäude mit Wänden, Türen und Fenstern automatisch erkannt und in Form einfacher Ebenen repräsentiert. Diese benötigen wenig Speicherplatz, und somit können problemlos Modelle für große Bereiche dargestellt und analysiert werden, allerdings ohne die in den originalen 3D Modellen vorhandenen Details.

Die Verarbeitung der für Visual Computing typischen extremen Datenmengen erfolgt mit parallelen Berechnungen auf allen vorhandenen Rechenkernen und auch auf hochgradig parallelen Graphik-Prozessoren (GPUs). Für die Modellierung der Variabilität der Natur und des Rauschens in den Messungen werden statistische Methoden eingesetzt.