Entries tagged as picture
bremen ak-vorrat aktion announce arbeitskreis audio aufzeichnung austritt brief cafete ccc cdu censorship cognition computer demo download foebud frei graphic grüne gw2 hamburg informationsgesellschaft internet internetausdruckerinnen junge union kirchentag kontrollstaat mensa motion mp3 music neu ogg petition piratenpartei politics press ranting recognition renovierung saliency schäuble science spam sperre teenagers these twitter umbau uni veranstaltung vision vortrag vorträge weser-kurier workshops zensur zensursula zugerschwg advertisement drive hardware notebook appell art cite emancipation engagement free gender hannover mindmap personal preis quotation rücktritt software sozial speech studentenwerk studies visualization
Merkmalsbewußte Größenanpassung Fri, May 28. 2010
Zur Bildbearbeitung benutze ich vor allem The Gimp und andere Freie Software. Ich will nicht sagen "weil meine Ansprüche gering sind", denn das sind sie nicht, aber für meine Zwecke reichten die Features immer noch aus. Ich benutze also kein Photoshop, deswegen ist wohl eine der Neuerungen, die in den letzten Jahren Einzug gehalten haben, an mir vorbei gegangen. Aber von Anfang an:
In der Berufungskommission (BK) Computergrafik, die heute Mittag stattfand, stellte sich die in Tel Aviv aufgewachsene Russin Olga Sorkine vor.
So eine BK fängt an mit einer Vorlesung, wie sie typischerweise im Grund-/Bachelorstudium anzutreffen wäre. Im Anschluss folgt ein wissenschaftlicher Fachvortrag, der die Forschungs-Eignung der Bewerberin darlegen soll.
Die Vorlesung war interessant und gut aber richtig spannend, es ging um die Grundlagen von 3D wurde es beim wissenschaftlichen Vortrag. Dort zeigte Frau Sorkine, woran sie für ihren PhD und überhaupt in den letzten Jahren geforscht hat.
Beim Skalieren von Bildern werden normalerweise die Bildinhalte in zwei Dimensionen gestaucht oder gestreckt. Damit bleiben die Proportionen von Objekten normalerweise nicht erhalten. Aus einem Ball wird ein Oval oder ein Ei, aus einem Quadrat ein Rechteck usw.
Seit einiger Zeit gibt es also in Foto-Bearbeitungssoftware wie Photoshop "intelligente" Tools zum Verändern der Größe von Bildern, die die Proportionen von Objekten im Bild erhalten sollen.
Im einfachsten Fall kann man wohl davon ausgehen, dass die wesentlichen Inhalte auf Fotos und Filmen sich immer in der Mitte befinden, so zwischen dem oberen und unteren Drittel (goldener Schnitt und so). Man kann also einfach an den Rändern Inhalte stauchen oder Strecken und es wird kaum auffallen.
Besonders verlässlich ist das aber nicht, deswegen nehmen intelligentere Tools eine Merkmalsanalyse des Bildes vor. Dabei entstehen "saliency maps", also Karten des Bildes, die die wichtigsten Regionen kennzeichnen. Man verändert dann nur die weniger "wichtigen" Teile des Bildes, sodass die (für unsere Wahrnehmung) wesentlichen Bildregionen (und damit die Proportionen der Objekte, auf die wir achten) erhalten bleiben.
Die saliency maps, die in den von Frau Sorkine vorgestellten Arbeiten verwendet wurden, basieren auf der Kombination verschiedener Merkmalsfilter, dadurch sind die Ergebnisse besonders sehenswert.
Die oben vorgestellten Algorithmen arbeiten vor allem auf statischen Bildern. Deswegen sind besonders Firmen wie Adobe an der Forschung beteiligt. In der letzten Zeit hat sich der Fokus der Forscherin dann aber zu Bewegtbildern bewegt, wo ähnliche Prinzipien verwendet werden, allerdings eben gerade bewegte Bereiche von besonderer Wichtigkeit sind.
Firmen wie Disney haben ein großes Interesse daran, alte Filme für moderne Plattformen zu "retarget"en, also sollen Inhalte, die in 4:3 entstanden sind, auf 16:9 oder mobilen Plattformen mit geringerem Kontrast neu vermarktet werden.
Sport-Fernsehsender wollen ihre Übertragungen in Echtzeit für unterschiedliche Plattformen aufbereiten, . o O ( Wir wollen ja alle die WM auf dem Handy glotzen, wisst ihr ja. ) allerdings sind die Berechnungen im Moment so aufwendig, dass sie – zumindest mit der Methode, an der Frau Sorkine mitgearbeitet hat – nicht in Echtzeit ablaufen können. Es scheint aber Methoden zu geben, die auf aktuellen Rechnern annehmbare Ergebnisse zeigen.
Ich bin ja kein Video-Typ – ist einfach nicht mein Medium – aber mich ich finde diese Methoden sehr spannend, denn irgendwo ist da dann ja doch noch ein kleinerBiologeBlümchenpflücker in mir, den die Funktionsweise des menschlichen Gehirns bei der visuellen Wahrnehmung interessieren.
Die Berufungskommissionen werden übrigens in der Regel per Email angekündigt und jedeR StudentIn kann daran teilnehmen und Vorlesung und Vortrag bewerten.
In der Berufungskommission (BK) Computergrafik, die heute Mittag stattfand, stellte sich die in Tel Aviv aufgewachsene Russin Olga Sorkine vor.
So eine BK fängt an mit einer Vorlesung, wie sie typischerweise im Grund-/Bachelorstudium anzutreffen wäre. Im Anschluss folgt ein wissenschaftlicher Fachvortrag, der die Forschungs-Eignung der Bewerberin darlegen soll.
Die Vorlesung war interessant und gut aber richtig spannend, es ging um die Grundlagen von 3D wurde es beim wissenschaftlichen Vortrag. Dort zeigte Frau Sorkine, woran sie für ihren PhD und überhaupt in den letzten Jahren geforscht hat.
Beim Skalieren von Bildern werden normalerweise die Bildinhalte in zwei Dimensionen gestaucht oder gestreckt. Damit bleiben die Proportionen von Objekten normalerweise nicht erhalten. Aus einem Ball wird ein Oval oder ein Ei, aus einem Quadrat ein Rechteck usw.
Seit einiger Zeit gibt es also in Foto-Bearbeitungssoftware wie Photoshop "intelligente" Tools zum Verändern der Größe von Bildern, die die Proportionen von Objekten im Bild erhalten sollen.
Im einfachsten Fall kann man wohl davon ausgehen, dass die wesentlichen Inhalte auf Fotos und Filmen sich immer in der Mitte befinden, so zwischen dem oberen und unteren Drittel (goldener Schnitt und so). Man kann also einfach an den Rändern Inhalte stauchen oder Strecken und es wird kaum auffallen.
Besonders verlässlich ist das aber nicht, deswegen nehmen intelligentere Tools eine Merkmalsanalyse des Bildes vor. Dabei entstehen "saliency maps", also Karten des Bildes, die die wichtigsten Regionen kennzeichnen. Man verändert dann nur die weniger "wichtigen" Teile des Bildes, sodass die (für unsere Wahrnehmung) wesentlichen Bildregionen (und damit die Proportionen der Objekte, auf die wir achten) erhalten bleiben.
Die saliency maps, die in den von Frau Sorkine vorgestellten Arbeiten verwendet wurden, basieren auf der Kombination verschiedener Merkmalsfilter, dadurch sind die Ergebnisse besonders sehenswert.
Die oben vorgestellten Algorithmen arbeiten vor allem auf statischen Bildern. Deswegen sind besonders Firmen wie Adobe an der Forschung beteiligt. In der letzten Zeit hat sich der Fokus der Forscherin dann aber zu Bewegtbildern bewegt, wo ähnliche Prinzipien verwendet werden, allerdings eben gerade bewegte Bereiche von besonderer Wichtigkeit sind.
Firmen wie Disney haben ein großes Interesse daran, alte Filme für moderne Plattformen zu "retarget"en, also sollen Inhalte, die in 4:3 entstanden sind, auf 16:9 oder mobilen Plattformen mit geringerem Kontrast neu vermarktet werden.
Sport-Fernsehsender wollen ihre Übertragungen in Echtzeit für unterschiedliche Plattformen aufbereiten, . o O ( Wir wollen ja alle die WM auf dem Handy glotzen, wisst ihr ja. ) allerdings sind die Berechnungen im Moment so aufwendig, dass sie – zumindest mit der Methode, an der Frau Sorkine mitgearbeitet hat – nicht in Echtzeit ablaufen können. Es scheint aber Methoden zu geben, die auf aktuellen Rechnern annehmbare Ergebnisse zeigen.
Ich bin ja kein Video-Typ – ist einfach nicht mein Medium – aber mich ich finde diese Methoden sehr spannend, denn irgendwo ist da dann ja doch noch ein kleiner
Die Berufungskommissionen werden übrigens in der Regel per Email angekündigt und jedeR StudentIn kann daran teilnehmen und Vorlesung und Vortrag bewerten.
Comments