@misc{JankeKoppers1999,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Janke, Thorsten and Koppers, Markus},
  title     = {Optimierung und Implementierung eines Systems zur Unterdr{\"u}ckung von Werbebl{\"o}cken bei Aufzeichnungen mit dem Videorecorder},
  publisher = {FH M{\"u}nster},
  doi       = {10.25974/fhms-8},
  school      = {FH M{\"u}nster - University of Applied Sciences},
  year      = {1999},
  abstract  = {Diese Diplomarbeit befaßt sich mit den M{\"o}glichkeiten Fernsehsendungen ohne Werbung mit dem Videorecorder aufzuzeichnen. Zur Erkennung von Werbebl{\"o}cken werden verschiedene Algorithmen, die auf einer optischen Detektion des Logos basieren, vorgestellt, in einer Softwarel{\"o}sung implementiert, getestet und bewertet.},
  language  = {de}
}
@masterthesis{Scharlau2016,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Scharlau, Lukas},
  title     = {Multi-part Nanocubes},
  publisher = {FH M{\"u}nster},
  doi       = {10.25974/fhms-950},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:836-opus-9500},
  school      = {FH M{\"u}nster - University of Applied Sciences},
  year      = {2016},
  abstract  = {This thesis describes the development of Multi-part Nanocubes. It is a further development of Nanocubes, an in-memory data structure for spatiotemporal data cubes. "Nanocubes provides you with real-time visualization of large datasets. Slice and dice your data with respect to space, time, or some of your data attributes, and view the results in real-time on a web browser over heatmaps, bar charts, and histograms." Partitioning the structure to parallelize the build process as well as merging query results is the principal part of this document. Furthermore, a new memory management (slab allocation with offset pointers) was implemented to enable 32-bit support and faster load times of already built nanocubes. Porting the project to Windows and implementing on-the-fly compression and decompression of nanocube files is also described.},
  subject      = {Massendaten},
  language  = {en}
}
@misc{Zink1998,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Zink, Fabian},
  title     = {Entwicklung und Implementierung einer Windows-Applikation zur Erkennung von Werbebl{\"o}cken},
  publisher = {FH M{\"u}nster},
  doi       = {10.25974/fhms-1},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:836-opus-12},
  school      = {FH M{\"u}nster - University of Applied Sciences},
  year      = {1998},
  abstract  = {Die gesamte Diplomarbeit ist ein Demonstrationsmodell. Es gelang Algorithmen zu finden, mit denen man auf optischem Wege Unterschiede zwischen einer Werbesendung und dem normalen Fernsehprogramm erkennen konnte.},
  language  = {de}
}
@misc{Fehn2000,
  author    = {Fehn, Heinz-Georg},
  title     = {Bildverarbeitung : Verarbeitung von Bildern},
  publisher = {FH M{\"u}nster},
  doi       = {10.25974/fhms-10},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:836-opus-101},
  year      = {2000},
  abstract  = {Das Tutorial erl{\"a}utert die Elemente von Bildverarbeitungssystemen. Es befaßt sich mit den Prinzipen der Beleuchtung, Optik, Kamerasystemen und Bilderfassungskarten (Framegrabber) als Komponenten der Bildgebung und -erfassung. Weiterhin stellt sich die Bildverarbeitung als ein Gebiet der zweidimensionalen digitalen Signalverarbeitung dar. Im Verlauf des Tutorials wird daher auch auf die Grundlagen der Bilddigitalisierung und Bilddarstellung im Rechner und ihr Einfluß auf die Bildauswertung eingegangen. So kann die Verarbeitung von Bildern durch den Rechner mittels ikonischer Bildverarbeitung, also die Handhabung Bilddaten als Repr{\"a}sentation von Helligkeitsinformationen, durchgef{\"u}hrt werden. Die Verfahren basierend auf Punktoperationen, lokale Operationen und globale Operationen z.B. zur Kontrastverbesserung, zur Rauschbefreiung oder Strukturfindung sind Methoden der ikonischen Bildanalyse. Im Rahmen des Tutorials werden die Grundlagen und Methoden der ikonischen Bildverarbeitung am Beispiel industrieller Aufgabenstellungen und Anwendungen erl{\"a}utert. Die symbolische Bildverarbeitung basiert hingegen auf extrahierten Bildmerkmalen, wie z.B. Umfang, Schwerpunkt, Form etc. Ein Merkmalsvektor, gebildet aus solchen Kenngr{\"o}ßen stellt eine symbolische Beschreibung von Bildinhalten dar und kann z.B. zur Objektklassifikation verwendet werden.},
  subject      = {Bildverarbeitung},
  language  = {de}
}