Bitmap Movement Detection: HDR for Dynamic Scenes

Exposure Fusion and other HDR techniques generate well-exposed images from a bracketed image sequence while reproducing a large dynamic range that far exceeds the dynamic range of a single exposure. Common to all these techniques is the problem that the smallest movements in the captured images generate artefacts (ghosting) that dramatically affect the quality of the final images. This limits the use of HDR and Exposure Fusion techniques because common scenes of interest are usually dynamic. We present a method that adapts Exposure Fusion, as well as standard HDR techniques, to allow for dynamic scene without introducing artefacts. Our method detects clusters of moving pixels within a bracketed exposure sequence with simple binary operations. We show that the proposed technique is able to deal with a large amount of movement in the scene and different movement configurations. The result is a ghost-free and highly detailed exposure fused image at a low computational cost.

Simulation von Förderprozessen bei Vibrationsförderanlagen

Die erzielbare Fördergeschwindigkeit bei Vibrationsförderern hängt maßgeblich von der Bewegungsfunktion des Förderorganes ab. Für die gezielte Simulation dieser Anlagen mittels der diskreten Elemente Methode (DEM) ist es notwendig die geometrisch vernetzen Förderorgannachbildungen mit praxisrelevanten Bewegungsfunktionen zu beaufschlagen. Der Artikel beschreibt die Einbindung dieser Bewegungsfunktionen in die quellenoffene DEM-Software LIGGGHTS. Während des Simulationsprozesses wird eine Bewegung vernetzter CAD-Modelle durch trigonometrische Reihen ermöglicht.