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Die professionalisierte Kommunikation komplexer Gebilde wie Staaten und Nationen, die ihre Hinwendung politischer Fragestellungen in die Sphären von Image und Einfluss verlegt, kommt vor dem Hintergrund wachsenden Wettbewerbs an der Bedeutung der Reputation nicht vorbei. Denn neben ihrer ökonomischen Bedeutung legitimiert Reputation als mittel- oder langfristiges öffentliches Ansehen, das ihren Trägern Definitions- und Überzeugungsmacht verschafft, Macht- und Herrschaftspositionen. In einer mediatisierten Gesellschaft wächst die Bedeutung der Kommunikation mit der Öffentlichkeit sowohl für Erwerb und Erhalt von Reputation – wie auch für deren Aberkennung. Dabei spielt eine zunehmende Skandalisierung als Eigenheit der Mediengesellschaft eine Rolle, die eine erhöhte Fragilisierung der Reputation zur Folge hat und als wirksamster Mechanismus bei der Aberkennung von Reputation gilt, wie das Beispiel der dänischen „Karikaturen-Affäre“ veranschaulicht. In einer kommunikativ schnelllebigen Welt, zunehmend frei verfügbarer Information, geistern durch die Außenministerien des Global Village Begriffe wie Public Diplomacy, Nation Branding, Country Branding oder Place Branding, deren gemeinsamer Nenner zunächst die nach außen gerichtete Kommunikation ist. Aber schon die Frage nach Absender und Adressat, nach Akteur und Rezipient, Botschaften und Zielgruppen verweist auf die Komplexität der Kommunikation eines Landes. Ziel der Untersuchung ist es in den Kommunikationsbemühungen von Ländern, Faktoren zu identifizieren, die Image und Reputation nachhaltig beeinflussen können. Dabei stehen die folgenden Fragen im Mittelpunkt der Untersuchung: Wie werden Länder wahrgenommen und Reputation gebildet? Können die Bezugsgruppen eines Landes durch die Stakeholdertheorie (Freeman 1984) beschrieben werden – und wenn ja, welche Konsequenzen hat eine solche Berücksichtigung der Anspruchs- und Adressatengruppen auf die Kommunikation eines Landes? Welche Aspekte der theoretischen Ansätze können für die Kommunikation von Ländern als zentral bewertet werden? Und schließlich: Kann die Reflexion durch die Praxis, am Fallbeispiel der Schweiz, die Relevanz der eruierten Aspekte bestätigen bzw. um weitere Aspekte ergänzen und können auf dieser Grundlage Erfolgsfaktoren identifiziert und geeignete Instrumente für die Reputationskommunikation aufgezeigt werden?
Intrinsic decomposition refers to the problem of estimating scene characteristics, such as albedo and shading, when one view or multiple views of a scene are provided. The inverse problem setting, where multiple unknowns are solved given a single known pixel-value, is highly under-constrained. When provided with correlating image and depth data, intrinsic scene decomposition can be facilitated using depth-based priors, which nowadays is easy to acquire with high-end smartphones by utilizing their depth sensors. In this work, we present a system for intrinsic decomposition of RGB-D images on smartphones and the algorithmic as well as design choices therein. Unlike state-of-the-art methods that assume only diffuse reflectance, we consider both diffuse and specular pixels. For this purpose, we present a novel specularity extraction algorithm based on a multi-scale intensity decomposition and chroma inpainting. At this, the diffuse component is further decomposed into albedo and shading components. We use an inertial proximal algorithm for non-convex optimization (iPiano) to ensure albedo sparsity. Our GPU-based visual processing is implemented on iOS via the Metal API and enables interactive performance on an iPhone 11 Pro. Further, a qualitative evaluation shows that we are able to obtain high-quality outputs. Furthermore, our proposed approach for specularity removal outperforms state-of-the-art approaches for real-world images, while our albedo and shading layer decomposition is faster than the prior work at a comparable output quality. Manifold applications such as recoloring, retexturing, relighting, appearance editing, and stylization are shown, each using the intrinsic layers obtained with our method and/or the corresponding depth data.