Recognition of feature curves on 3D shapes using an algebraic approach to Hough transforms

Feature curves are largely adopted to highlight shape features, such as sharp lines, or to divide surfaces into meaningful segments, like convex or concave regions. Extracting these curves is not sufficient to convey prominent and meaningful information about a shape. We have first to separate the curves belonging to features from those caused by noise and then to select the lines, which describe non-trivial portions of a surface. The automatic detection of such features is crucial for the identification and/or annotation of relevant parts of a given shape. To do this, the Hough transform (HT) is a feature extraction technique widely used in image analysis, computer vision and digital image processing, while, for 3D shapes, the extraction of salient feature curves is still an open problem. Thanks to algebraic geometry concepts, the HT technique has been recently extended to include a vast class of algebraic curves, thus proving to be a competitive tool for yielding an explicit representation of the diverse feature lines equations. In the paper, for the first time we apply this novel extension of the HT technique to the realm of 3D shapes in order to identify and localize semantic features like patterns, decorations or anatomical details on 3D objects (both complete and fragments), even in the case of features partially damaged or incomplete. The method recognizes various features, possibly compound, and it selects the most suitable feature profiles among families of algebraic curves

Of assembling small sculptures and disassembling large geometry

This thesis describes the research results and contributions that have been achieved during the author’s doctoral work. It is divided into two independent parts, each of which is devoted to a particular research aspect. The first part covers the true-to-detail creation of digital pieces of art, so-called relief sculptures, from given 3D models. The main goal is to limit the depth of the contained objects with respect to a certain perspective without compromising the initial three-dimensional impression. Here, the preservation of significant features and especially their sharpness is crucial. Therefore, it is necessary to overemphasize fine surface details to ensure their perceptibility in the more complanate relief. Our developments are aimed at amending the flexibility and user-friendliness during the generation process. The main focus is on providing real-time solutions with intuitive usability that make it possible to create precise, lifelike and aesthetic results. These goals are reached by a GPU implementation, the use of efficient filtering techniques, and the replacement of user defined parameters by adaptive values. Our methods are capable of processing dynamic scenes and allow the generation of seamless artistic reliefs which can be composed of multiple elements. The second part addresses the analysis of repetitive structures, so-called symmetries, within very large data sets. The automatic recognition of components and their patterns is a complex correspondence problem which has numerous applications ranging from information visualization over compression to automatic scene understanding. Recent algorithms reach their limits with a growing amount of data, since their runtimes rise quadratically. Our aim is to make even massive data sets manageable. Therefore, it is necessary to abstract features and to develop a suitable, low-dimensional descriptor which ensures an efficient, robust, and purposive search. A simple inspection of the proximity within the descriptor space helps to significantly reduce the number of necessary pairwise comparisons. Our method scales quasi-linearly and allows a rapid analysis of data sets which could not be handled by prior approaches because of their size.Die vorgelegte Arbeit beschreibt die wissenschaftlichen Ergebnisse und Beiträge, die während der vergangenen Promotionsphase entstanden sind. Sie gliedert sich in zwei voneinander unabhängige Teile, von denen jeder einem eigenen Forschungsschwerpunkt gewidmet ist. Der erste Teil beschäftigt sich mit der detailgetreuen Erzeugung digitaler Kunstwerke, sogenannter Reliefplastiken, aus gegebenen 3D-Modellen. Das Ziel ist es, die Objekte, abhängig von der Perspektive, stark in ihrer Tiefe zu limitieren, ohne dass der Eindruck der räumlichen Ausdehnung verloren geht. Hierbei kommt dem Aufrechterhalten der Schärfe signifikanter Merkmale besondere Bedeutung zu. Dafür ist es notwendig, die feinen Details der Objektoberfläche überzubetonen, um ihre Sichtbarkeit im flacheren Relief zu gewährleisten. Unsere Weiterentwicklungen zielen auf die Verbesserung der Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit während des Enstehungsprozesses ab. Der Fokus liegt dabei auf dem Bereitstellen intuitiv bedienbarer Echtzeitlösungen, die die Erzeugung präziser, naturgetreuer und visuell ansprechender Resultate ermöglichen. Diese Ziele werden durch eine GPU-Implementierung, den Einsatz effizienter Filtertechniken sowie das Ersetzen benutzergesteuerter Parameter durch adaptive Werte erreicht. Unsere Methoden erlauben das Verarbeiten dynamischer Szenen und die Erstellung nahtloser, kunstvoller Reliefs, die aus mehreren Elementen und Perspektiven zusammengesetzt sein können. Der zweite Teil behandelt die Analyse wiederkehrender Stukturen, sogenannter Symmetrien, innerhalb sehr großer Datensätze. Das automatische Erkennen von Komponenten und deren Muster ist ein komplexes Korrespondenzproblem mit zahlreichen Anwendungen, von der Informationsvisualisierung über Kompression bis hin zum automatischen Verstehen. Mit zunehmender Datenmenge geraten die etablierten Algorithmen an ihre Grenzen, da ihre Laufzeiten quadratisch ansteigen. Unser Ziel ist es, auch massive Datensätze handhabbar zu machen. Dazu ist es notwendig, Merkmale zu abstrahieren und einen passenden niedrigdimensionalen Deskriptor zu entwickeln, der eine effiziente, robuste und zielführende Suche erlaubt. Eine simple Betrachtung der Nachbarschaft innerhalb der Deskriptoren hilft dabei, die Anzahl notwendiger paarweiser Vergleiche signifikant zu reduzieren. Unser Verfahren skaliert quasi-linear und ermöglicht somit eine rasche Auswertung auch auf Daten, die für bisherige Methoden zu groß waren

Structure-aware content creation : detection, retargeting and deformation

Nowadays, access to digital information has become ubiquitous, while three-dimensional visual representation is becoming indispensable to knowledge understanding and information retrieval. Three-dimensional digitization plays a natural role in bridging connections between the real and virtual world, which prompt the huge demand for massive three-dimensional digital content. But reducing the effort required for three-dimensional modeling has been a practical problem, and long standing challenge in compute graphics and related fields. In this thesis, we propose several techniques for lightening up the content creation process, which have the common theme of being structure-aware, ie maintaining global relations among the parts of shape. We are especially interested in formulating our algorithms such that they make use of symmetry structures, because of their concise yet highly abstract principles are universally applicable to most regular patterns. We introduce our work from three different aspects in this thesis. First, we characterized spaces of symmetry preserving deformations, and developed a method to explore this space in real-time, which significantly simplified the generation of symmetry preserving shape variants. Second, we empirically studied three-dimensional offset statistics, and developed a fully automatic retargeting application, which is based on verified sparsity. Finally, we made step forward in solving the approximate three-dimensional partial symmetry detection problem, using a novel co-occurrence analysis method, which could serve as the foundation to high-level applications.Jetzt hat die Zugang zu digitalen Informationen allgegenwärtig geworden. Dreidimensionale visuelle Darstellung wird immer zum Einsichtsverständnis und Informationswiedergewinnung unverzichtbar. Dreidimensionale Digitalisierung verbindet die reale und virtuelle Welt auf natürliche Weise, die prompt die große Nachfrage nach massiven dreidimensionale digitale Inhalte. Es ist immer noch ein praktisches Problem und langjährige Herausforderung in Computergrafik und verwandten Bereichen, die den Aufwand für die dreidimensionale Modellierung reduzieren. In dieser Dissertation schlagen wir verschiedene Techniken zur Aufhellung der Erstellung von Inhalten auf, im Rahmen der gemeinsamen Thema der struktur-bewusst zu sein, d.h. globalen Beziehungen zwischen den Teilen der Gestalt beibehalten wird. Besonders interessiert sind wir bei der Formulierung unserer Algorithmen, so dass sie den Einsatz von Symmetrische Strukturen machen, wegen ihrer knappen, aber sehr abstrakten Prinzipien für die meisten regelmäßigen Mustern universell einsetzbar sind. Wir stellen unsere Arbei aus drei verschiedenen Aspekte in dieser Dissertation. Erstens befinden wir Räume der Verformungen, die Symmetrien zu erhalten, und entwickelten wir eine Methode, diesen Raum in Echtzeit zu erkunden, die deutlich die Erzeugung von Gestalten vereinfacht, die Symmetrien zu bewahren. Zweitens haben wir empirisch untersucht dreidimensionale Offset Statistiken und entwickelten eine vollautomatische Applikation für Retargeting, die auf den verifizierte Seltenheit basiert. Schließlich treten wir uns auf die ungefähre dreidimensionalen Teilsymmetrie Erkennungsproblem zu lösen, auf der Grundlage unserer neuen Kookkurrenz Analyseverfahren, die viele hochrangige Anwendungen dienen verwendet werden könnten

Statistical part-based models for object detection in large 3D scans

3D scanning technology has matured to a point where very large scale acquisition of high resolution geometry has become feasible. However, having large quantities of 3D data poses new technical challenges. Many applications of practical use require an understanding of semantics of the acquired geometry. Consequently scene understanding plays a key role for many applications. This thesis is concerned with two core topics: 3D object detection and semantic alignment. We address the problem of efficiently detecting large quantities of objects in 3D scans according to object categories learned from sparse user annotation. Objects are modeled by a collection of smaller sub-parts and a graph structure representing part dependencies. The thesis introduces two novel approaches: A part-based chain structured Markov model and a general part-based full correlation model. Both models come with efficient detection schemes which allow for interactive run-times.Die Technologie für 3-dimensionale bildgebende Verfahren (3D Scans) ist mittlerweile an einem Punkt angelangt, an dem hochaufglöste Geometrie-Modelle für sehr große Szenen erstellbar sind. Große Mengen dreidimensionaler Daten stellen allerdings neue technische Herausforderungen. Viele Anwendungen von praktischem Nutzen erfordern ein semantisches Verständnis der akquirierten Geometrie. Dementsprechend spielt das sogenannte “Szenenverstehen” eine Schlüsselrolle bei vielen Anwendungen. Diese Dissertation beschäftigt sich mit 2 Kernthemen: 3D Objekt-Detektion und semantische (Objekt-) Anordnung. Das Problem hierbei ist, große Mengen von Objekten effizient in 3D Scans zu detektieren, wobei die Objekte aus bestimmten Objektkategorien entstammen, welche mittels gerinfügiger Annotationen durch den Benutzer gelernt werden. Dabei werden Objekte modelliert durch eine Ansammlung kleinerer Teilstücke und einer Graph-Struktur, welche die Abhängigkeiten der Einzelteile repäsentiert. Diese Arbeit stellt zwei neuartige Ansätze vor: Ein Markov-Modell, das aus einer teilebasierten Kettenstruktur besteht und einen generellen Ansatz, der auf einem Modell mit voll korrelierten Einzelteilen beruht. Zu beiden Modellen werden effiziente Detektionsschemata aufgezeigt, die interaktive Laufzeiten ermöglichen