Rendering Methods for Augmented Reality



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Transkript:

Rendering Methods for Augmented Reality - Darstellungsverfahren für die Erweiterte Realität - Promotionskolloquium am 14.06.2006 Dipl.-Inform. Jan T. Fischer WSI / GRIS VCM, Universität Tübingen Gliederung Einführung Medizinische Erweiterte Realität Stilisierte Erweiterte Realität Illustrative Visualisierung und AR Zusammenfassung und Ausblick

Was ist Augmented Reality? Definition [Azuma 1997] Verknüpfung der realen Sicht mit Computergraphik Interaktive Echtzeit-Darstellung Korrekte dreidimensionale Ausrichtung ( Tracking ) Bezeichnungen Erweiterte Realität (Augmented Reality, AR) Gemischte Realität (Mixed Reality, MR) Video see-through AR Digitales Kamerabild + Computergraphik + = [Fischer et al. 2002] Rendering für die Erweiterte Realität Rendering: Bilderzeugung mittels computergraphischer Verfahren In der Augmented Reality: Üblicherweise Verwendung von Standardbibliotheken (z.b. OpenGL) Darstellungsartefakte wie Aliasing Abweichende Beleuchtungsparameter zwischen realen und virtuellen Objekten Wichtige und komplexe Herausforderung Aber: Rendering für die AR bisher relativ wenig beachtetes Aufgabenfeld

Vorarbeiten: Rendering für AR Darstellung künstlicher Schatten Künstlerische Darstellung virtueller Objekte [Haller et al. 2003] Analyse der Umgebungsbeleuchtung [Haller 2004] Schätzung der Bildunschärfe [Heymann et al. 2005] [Okumura et al. 2006] Gliederung Einführung Medizinische Erweiterte Realität Stilisierte Erweiterte Realität Illustrative Visualisierung und AR Zusammenfassung und Ausblick

Medizinische Erweiterte Realität Unterstützende Einblendung von Informationen über den Patienten (z.b. Organ- und Risikostrukturen) Skizze: Brustbiopsie [UNC Chapel Hill] Skizze: Ultraschall-System [UNC Chapel Hill] Brustbiopsie [UNC Chapel Hill] Leber-Chirurgie [TU Graz] ARGUS Entwicklung eines neuen medizinischen AR-Systems Basierend auf existierender medizinischer Gerätetechnik Einsatz der sogenannten Image Guided Surgery (IGS) Infrarot- Trackingsystem VectorVision-System (BrainLAB AG) Bildschirmansicht der IGS-Software Augmented Reality based on Image GUided Surgery (ARGUS) [Fischer et al., BMT 2004; Fischer et al., CURAC 2004]

Kamera-Tracking Digitale Webcam mit Markerklammer Markerklammer für chirurgisches Werkzeug (infrarotreflektierend) Tracking mit sechs Freiheitsgraden, Abfrage über Netzwerk-Schnittstelle Relation zwischen Markerklammer und Kamera benötigt [Fischer et al., Eurographics Symp. VE 2004] Kalibrierungsschritt Spezieller, neu entwickelter Kalibrierungsschritt Einsatz von optischem Marker-Tracking (einmalig)?

Graphische Überlagerung mit ARGUS Patientenregistrierung wird vom IGS-System übernommen Bildrate 15 28 fps, abhängig von der Konfiguration des IGS-Systems Verdeckungsbehandlung Behandelt Verdeckung graphischer Objekte durch Patienten Anwendungsspezifische Volumen-Vorverarbeitung Verdeckungsbehandlung in Echtzeit Fortgeschrittenes Rendering in AR Schicht aus Eingabevolumen Vereinfachtes Volumen [Fischer et al., ACM VRST 2004]

Gliederung Einführung Medizinische Erweiterte Realität Problem Stilisierte Erweiterte Realität Illustrative Visualisierung und AR Zusammenfassung und Ausblick Was ist hier echt? Stylized Augmented Reality Neuer Ansatz: Anwendung der gleichen Stilisierung auf Kamerabild und virtuelle Objekte Ausgabe in Echtzeit real virtuell [Fischer et al., Stylized Augmented Reality for Improved Immersion, IEEE Virtual Reality 2005] Comic-artiger Stil

GPU-Filter für comicartige Stilisierung Fortgeschrittener Ansatz für die comicartige Stilisierung Entworfen als Nachverarbeitungs-Filter Ausführung auf der GPU (Graphics Processing Unit) Übersicht über das GPU-basierte System Comic-Stil - Übersicht Elemente des comicartigen Stils: Einheitlich eingefärbte Flächenstücke Schwarze Silhouetten-Linien Zwei Filterschritte: Farbvereinfachung Kantendetektion [disyneysites.com] [Fischer et al., IEEE and ACM ISMAR (Poster), 2005] [Fischer et al., Eurographics Symposium VE 2006]

Farbvereinfachung Neuer nicht-linearer Filter basierend auf bilateraler Filterung Kein Distanz-Gewicht Nur Farbunterschiede im YUV-Raum werden betrachtet Normalisierung Summe über Nachbarschaft Aktuelles Pixel Pixel-Gewichtung Original-Bild Pixel-Gewichtung Differenz der U- und V- Komponenten Vereinfachtes Farbbild Kantendetektion Spezielle Methode zur Kantendetektion basierend auf dem Sobel-Filter Adaptive Gewichtung von Farb- (U,V) und Intensitäts- Gradienten (Y) Original- und vereinfachtes Farbbild werden betrachtet Originalbild Kanten im Originalbild Kanten im vereinfachten Bild

GPU-Filter - Video Echtzeit-Bildrate (> 25 fps) Ausgabevideo mit hoher Qualität (reduziertes Flackern) Stilisierung mit Pinselstrichen Bilder bestehen aus kleinen Pinselstrichen (inspiriert vom Pointillismus) Kamerabild- Filter basiert auf Abtast-Raster Überblick über die Bilderzeugung Virtuelle Objekte werden in Partikelmodelle umgewandelt Gleiches Abtast-Raster für Kamerabild und virtuelle Objekte Speziell angepasster Darstellungs-Algorithmus

Pinselstrich-Stilisierung Ergebnisse Konventionelle AR-Darstellung [Fischer et al., ACM VRST 2005] Pinselstrich-Stilisierung Psychophysikalische Studie 18 Teilnehmer, 15 reale Objekte, 15 virtuelle Objekte Real, konventionelle AR Real, stilisierte AR Virtuell, konventionelle AR Virtuell, stilisierte AR "Ist das Objekt in der Mitte real oder virtuell?" Konventionelle AR: 94% korrekt Stilisierte AR: 69% korrekt [Fischer et al., Eurographics Symp. VE 2006]

Gliederung Einführung Medizinische Erweiterte Realität Stilisierte Erweiterte Realität Illustrative Visualisierung und und AR AR Zusammenfassung und Ausblick Darstellung versteckter Strukturen Wie können versteckte Strukturen in polygonalen Modellen dargestellt werden? Einfacher Ansatz: Verwendung von Transparenz Problem: Zu viele Strukturen sichtbar verwirrende Darstellung

Entwurfsziele 1) Verständliche illustrative Visualisierung Silhouetten-Linien + monochrome Schraffur 2) Visualisierung innerer Strukturen Erste verdeckte Schicht als Silhouette 3) Keine (manuelle) Vorverarbeitung notwendig 4) Optionale zusätzliche Darstellung explizit definierter innerer Strukturen 5) Echtzeit-Bildraten [Fischer et al., IEEE Visualization 2005] Algorithmus - Übersicht Mehrschritt-Verfahren mit abschließendem Bildverarbeitungsschritt Zwischenergebnisse werden als Texturen gespeichert Implementierung auf der GPU (Graphics Processing Unit) P primäre Geometrie (z.b. Haupt-Isofläche) S sekundäre Geometrie (manuell definierte innere Strukturen)

Depth Peeling Automatische Extraktion der zweiten Geometrie-Schale Zusätzlicher Tiefentest im zweiten Rendering-Schritt 1. Geometrie-Schale Depth Peeling 2. Geometrie-Schale Illustrative Visualisierung Bildbasierte Detektion von Silhouetten Monochrome Schraffur basierend auf diffuser Beleuchtung Opake Darstellung der Sekundärgeometrie mit tiefenabhängiger Abschwächung

Illustrative Visualisierung - Ergebnisse Löcher im Septum Dickdarm (Ausschnitt) Ventrikel Schraubenzieher (CAD-Modell) Kraftstoff-Einspritzvorgang Illustrative Visualisierung - Video Zudem Anwendung des illustrativen Stils in der AR

Gliederung Einführung Medizinische Erweiterte Realität Stilisierte Erweiterte Realität Illustrative Visualisierung und AR Zusammenfassung und Ausblick Zusammenfassung und Ausblick Zusammenfassung Neues medizinisches AR-System, u.a. mit einer Erweiterung für die Verdeckungsbehandlung Anwendung künstlerischer und illustrativer Stilisierung in AR Illustrative Visualisierung versteckter Strukturen (und Anwendung in AR) Entwicklung neuer Darstellungsverfahren für die Erweiterte Realität. Bisher relativ wenig beachtetes Gebiet

Ausblick Interaktive Installation "The Augmented Painting" Berücksichtigung von Effekten im Kamerabild [Fischer et al., ACM SIGGRAPH Emerging Technologies 2006] [Fischer et al., eingereicht zur ISMAR 2006] Danksagung Gutachter: Prof. Dr. Straßer, Prof. Dr. Fröhlich (Universität Weimar), PD Dr. Bartz GRISleys: Ángel del Río, Zein Salah, Stefan Kimmerle, Bernhard Thomaszewski, Andreas Schilling, Douglas Cunningham, Ralf Sondershaus, Peter Biber, Sven Fleck, Dirk Staneker, Michael Keckeisen, Markus Wacker, Michael Wand, Philipp Jenke, Urs Kanus, Gregor Wetekam, Johannes Mezger, Johannes Görke, Stefan Guthe, Michael Hauth, Johannes Hirche, Adelheid Ebert, Constanze Christ Studenten: Melissa Mekic, Christine Schaller, Martin Köbele, Michael Eichler Projekt VIRTUE: Jürgen Hoffmann, Carsten Westendorff, Frank Duffner, Dirk Freudenstein, Marcos Tatagiba, Markus Neff*, Ulrich Seifert*, Sven Flossmann* (*BrainLAB AG) MPI Biologische Kybernetik: Christian Wallraven