Estimación de curvaturas y direcciones principales en nubes de puntos no organizados

RESUMEN: La estimación de las curvaturas y direcciones principales son de suma importancia en diferentes áreas como: la visión por computador, el reconocimiento de patrones, la reconstrucción de objetos 3D, entre otros. Las curvaturas y direcciones son propiedades que deben ser estimadas en forma discreta, debido a que las primitivas de renderizado son puntos sin ninguna conexión u orientación. En este artículo, se presenta un método para estimar las curvaturas y direcciones principales en nubes de puntos no organizados, los cuales han sido muestreados a partir de una superficie 3D. El método propuesto no requiere estimar estructuras intermedias globales como lo son las mallas triangulares, ni aproximaciones locales como regresiones de orden superior; solo es necesaria la estimación de un vecindario geodésico local alrededor de cada punto de la nube. Se presentan validaciones numéricas y gráficas las cuales muestran la eficacia del método.

• Autores: Leal Narváez, Esmeide Alberto; Branch Bedoya, John William; Ortega Lobo, Oscar
• Tipo de recurso: Article of investigation
• Fecha de publicación: 2007
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/23337
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/23337
• Palabra clave: Visión por computador; Computer vision; Análisis dimensional; Dimensional analysis; Reconocimiento de patrones; Imágenes tridimensionales
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/