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标题：Segmentación de superficies de forma libre a partir de nubes de puntos ruidosos
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作者：Esmeide A Leal Narváez ; Nallig E Leal Narváez ; John William Branch 等
期刊名称：Revista Avances en Sistemas e Informática
印刷版ISSN：1657-7663
电子版ISSN：1909-0056
出版年度：2009
卷号：6
期号：2
页码：219-233
语种：Spanish
出版社：Universidad Nacional de Colombia
摘要：En este artículo se presenta n método para la segmentación de superficies a partir de puntos muestreados, sin una previa aproximación, como son las mallas triangulares, o regresiones polinómicas locales, la segmentación se realiza a partir de la información suministrada por los puntos, es por ello que se necesitan algoritmos que estimen propiedades geométricas como la nor mal, la curvatura y la detección de discontinuidades en la superficie, sin recurrir a dichas aproximaciones. Se presenta un método para estimar las normales a cada punto de la superficie, el cual varía el tamaño del vecindario dependiendo de la curvatura en el punto en cuestión, siendo robusto al ruido y valores atípicos. También se presenta un método para estimar las curvaturas y direcciones principales a partir de puntos, este se apoya en la estimación de las normales y la conformación de un vecindario geodésico local. Normalmente, los puntos que conforman la superficie están contaminados con el ruido inherente a los dispositivos durante el proceso de adquisición. Es por ello que se existe una etapa para eliminación del ruido en los datos, a la vez que preserva los detalles finos en la superficie, además de prevenir el encogimiento en los datos producido por el promediado de los puntos vecinos alrededor de uno en particular, el método propuesto muestra ser robusto a los valores atípicos.
其他摘要：In this paper is presented a method to surface segmentation from sampled points, without a previous surface approximation , like triangular mesh or local polynomial regression. The segmentation process proceed from the information give by the data points, by this reason are necessary use algorithms, that estimates geometric properties like normals, curvatures and detection of sur face discontinuities without its appr oximations. This peper pr esents a method to estimate the normals to each point in the surface, taking in account the local be adaptive and change the size depend on the local characteristics, the method is robust to noise and outliers. Additionally we presents a method to estimate principal curvatures and directions from sampled points; it is fundaments in the normal estimation and the conformation of the local geodesicneigh borhood. Common ly, the data points sampled from surfaces are contaminated with noise produced by devices during the acquisition process. This paper propose a method to remove the noise in the data points, wher eas pr eser ving sharp features on the original surface model, the method prevent the data shrinkage produced by the average of the neighbors around the one point, the proposed method shown be robust to outliers.
关键词：Segmentación De Super ficies; Imágenes de Rango; Nube de Puntos; Estimación de Nor males y Curvaturas; Detección de Discontinuidades; Reducción de Ruido; PCA...