Asignación del color en modelos tridimensionales

[ES] Hoy en día los sensores tridimensionales de última generación proporcionan información geométrica con un alto grado de precisión. En el proceso de construcción de un modelo digital, la información colorimétrica es añadida a través de cámaras de color, externas o integradas en el propio sensor 3D. Así, se obtiene una información completa (geometría+color) para cada toma de la escena. Sin embargo, la fusión de información de color desde distintos puntos de vista es un problema que los sistemas digitalizadores actuales no resuelven satisfactoriamente. El presente trabajo se centra en el desarrollo de algoritmos que permitan obtener modelos digitales 3D completos, dedicando especial atención al problema de integración de texturas para diferentes posiciones del sensor 3D.[EN] Nowadays, current three-dimensional sensors provide geometric information with a high degree of accuracy. The colorimetric information is provided through a color camera which can be inserted or not into the 3D sensor, so that the whole information (points + color) is available for each scan of the scene. However, the integration of color information from different scanner positions is an issue which has not been satisfactorily solved in the current digitalization systems. This work focuses on developing techniques which obtain a complete 3D digitalization (geometry + color) from different scans of the scene, paying particular attention to the texture merging.Los trabajos aquí presentados han sido financiados por el Ministerio Español de Ciencia y Tecnología (DPI2009-14024) así como por la Junta de Comunidades de Castilla La Mancha (proyecto PCI08-0052).Domínguez, V.; Chacón, R.; Adán, A. (2011). Asignación del color en modelos tridimensionales. Virtual Archaeology Review. 2(3):33-37. https://doi.org/10.4995/var.2011.4601OJS333723AGATHOS, A, FISHER, R.B. (2003): "Colour Texture Fusion of Multiple Range Images", Proceedings of Four International Conference on 3D Digital Imaging and Modelling, IEEE Computer Society 2003. pp 139-146. Canada.CALLIERI, M., CIGNONI, P, ROCCHINI,C., SCOPIGNO, R. (2003): "Weaver, an Automatic Texture Builder", Proceedings of Four International Conference on 3D Digital Imaging and Modelling. IEEE Computer Society 2003. pp 562-565. Canada.D. NULL, B., D. SINZINGER D., E. (2006):. Next Best View Algorithms for Interior and Exterior Model Acquisition. International Symposium on Visual Computing, Nevada http://dx.doi.org/10.1007/11919629_67PARK, S., GUO, X., SHIN, H., QIN, H. (2005): "Shape and Appearance Repair for Incomplete Point Surfaces", Proceedings of the 10th IEEE International Conference on Computer Vision. ICCV 2005, pp. 1260 - 1267, China.RUSINKIEWICZ, S., LEVOY, M. (2001): Efficient variant of the ICP algorithm, Proc. of 3rd International Conference on 3D Digital Imaging and Modeling, pp. 145-152, Quebec. http://dx.doi.org/10.1109/im.2001.924423VANDEN WYNGAERD, J., VAN GOOL, L. (2003): "Combining Texture and Shape for Automatic Crude Patch Registration", Proceedings of Four International Conference on 3D Digital Imaging and Modelling, IEEE Computer Society 2003. pp 179-186. Canada.VAN GOOL, L., VANDERMEULEN, D., KALBERER, G., TUYTELAARS, T., ZALESNY, A. (2002): "Modelling Shapes and textures from Images: New Frontiers", Proceeding of 1st International Symposium on 3D Data Processing Visualization and Transmission, IEEE Computer Society 2002. pp 286-294. Italia

Geometric and Photometric Data Fusion in Non-Rigid Shape Analysis

In this paper, we explore the use of the diffusion geometry framework for the fusion of geometric and photometric information in local and global shape descriptors. Our construction is based on the definition of a diffusion process on the shape manifold embedded into a high-dimensional space where the embedding coordinates represent the photometric information. Experimental results show that such data fusion is useful in coping with different challenges of shape analysis where pure geometric and pure photometric methods fai

YERSEL LAZER TARAYICI NOKTA BULUTLARININ BİRLEŞTİRİLMESİ VE JEODEZİK KOORDİNAT SİSTEMİNE DÖNÜŞTÜRÜLMESİ: LİTERATÜR ARAŞTIRMASI

YERSEL LAZER TARAYICI NOKTA BULUTLARININ BİRLEŞTİRİLMESİ VE JEODEZİK KOORDİNAT SİSTEMİNE DÖNÜŞTÜRÜLMESİ: LİTERATÜR ARAŞTIRMASIÖzetYersel lazer tarayıcılarla üç boyutlu (3B) modelleme çalışmalarında, nokta bulutlarının birleştirilmesi en önemli işlem adımlarından birisidir. Bu amaçla bugüne kadar pek çok yöntem geliştirilmiştir, ancak lazer tarayıcı nokta bulutlarının birleştirilmesi hala önemli bir araştırma konusudur. Diğer yandan nokta bulutlarının otomatik birleştirilmesi de ciddi bir araştırma konusudur ve her türlü veri seti için uygulanabilecek standart bir yöntem bulunmamaktadır. Uygulanan yöntemler; otomasyon, doğruluk, hesaplama süresi, nokta yoğunluğu ve ölçü hatalarına duyarlık bakımından farklılıklar göstermektedir. Ayrıca lazer tarama verilerinin başka konumsal verilerle entegrasyonu için jeodezik koordinat sistemi gibi ortak bir koordinat sistemine dönüştürülmesi gerekir. Ölçme tekniği ve lazer tarayıcı aletinin konfigürasyonuna bağlı olarak jeodezik koordinatlandırma yöntemleri değişiklik göstermektedir. Bu çalışmada lazer tarayıcı nokta bulutlarının birleştirilmesinde kullanılan yöntemler sınıflandırılmış ve belirli özellikleri vurgulanmıştır. Böylece nokta bulutlarının birleştirilmesi ve jeodezik koordinat sistemine dönüştürülmesi konusunda uygulayıcı ve araştırmacılara yol gösterici olunması amaçlanmıştır.Anahtar Kelimeler: Yersel lazer tarama, Nokta bulutu, Birleştirme, Üç boyutlu dönüşüm, LIDAR, Jeodezik koordinatlandırma.REGISTRATION AND GEOREFERENCING METHODS FOR POINT CLOUDS OF TERRESTRIAL LASER SCANNER: A REVIEWAbstractPoint cloud registration is bottle neck on three-dimensional (3B) modelling by using terrestrial laser scanner. Many methods have been developed for the registration of point clouds so far. Neverthless, it is still important research topic. Automatic registration of point clouds is also one of the important research topic on three-dimensional modelling. There are no standart methods for applying all type of data sets. The registration methods have different specicifications in respect to automation, accuracy, computation time, point density and susceptiblity from irregular points. On the other hand, the point clouds have to be registered into extensive coordinate system like this geodetic system for the integration with the other spatial data. Georeferencing methods of point clouds change according to measurement methods and configuration of laser scanner instrument. In this study, point cloud registration methods have been classified and emphasized their main properties. Thus, it had to be given informataion for the applicants and researchers about point cloud registration and georeferencing.Keywords: Terrestrial laser scanning, Point cloud, Alignment, Three-dimensional registration, LIDAR, Georeferencing