Métodos implícitos para a reconstrução de superfícies a partir de nuvens de pontos

Autor(es)

Valdecir Polizelli Junior

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: São Carlos.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
• Data de defesa: 10-04-2008

Membros da banca

Antonio Castelo Filho; Marcelo Ferreira Siqueira; Edson Cezar Wendland

• Orientador: Antonio Castelo Filho

Resumo

A reconstrução de superfícies a partir de nuvens de pontos faz parte de um novo paradigma de modelagem em que modelos computacionais para objetos reais são reconstruídos a partir de dados amostrados sobre a superfície dos mesmos. O principal problema que surge nesse contexto é o fato de que não são conhecidas relações de conectividade entre os pontos que compõe a amostra. Os objetivos do presente trabalho são estudar métodos implícitos para a reconstrução de superfícies e propor algumas melhorias pouco exploradas por métodos já existentes. O uso de funções implícitas no contexto da reconstrução conduz a métodos mais robustos em relação a ruídos, no entanto, uma das principais desvantagens de tais métodos está na dificuldade de capturar detalhes finos e sharp features. Nesse sentido, o presente trabalho propõe o uso de abordagens adaptativas, tanto na poligonalização de superfícies quanto na aproximação de superfícies. Além disso, questões relativas à robustez das soluções locais e à qualidade da malha também são abordadas. Por fim, o método desenvolvido é acoplado aumsoftware traçador de raios afimde se obterumamaneira de modelar cenas tridimensionais utilizando nuvens de pontos, além dos objetos gráficos tradicionais. Os resultados apresentados mostram que muitas das soluções propostas oferecem um incremento à qualidade dos métodos de reconstrução anteriormente propostos (AU)

• Processo FAPESP: 05/57735-6 - Metodos implicitos para reconstrucao de superficies a partir de nuvem de pontos.
• Beneficiário: Valdecir Polizelli Junior
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado