Multirresolución adaptativa de mallas triangulares basado en criterios de textura

AbstractUsually, 3D models are composed by thousands of polygons. Some times, those representations can be obtained with the same visual quality but with a smaller number of polygons. In this paper, we present a method that reduces the size of 3D textured images based on triangular meshes, keeping the visual quality of the model. We introduced a texture criterion that controls the triangle decimation process. We used a polygonal algorithm of decimation that permits the structured point elimination without carrying out a new triangulation on the point cloud. In order to determine which points must to be removed, we used a 2D Sobel filter on the texture. We show that the algorithm can be used for reducing the load, rendering, transfer and storage times of 3D textured images.Los modelos 3D están generalmente compuestos por miles de polígonos. En ocasiones estas representaciones pueden obtenerse con la misma calidad visual pero con un menor número de polígonos. En este artículo se propone un método para reducir el tamaño de imágenes 3D texturadas basadas en mallas triangulares, conservando la calidad visual del modelo. Se introduce un criterio de textura que controla el proceso de decimación triangular. Para eliminar puntos sin necesidad de realizar una nueva triangulación, sobre la nube de puntos se usa un algoritmo poligonal de decimación. Para definir cuáles puntos deben ser removidos, se usa un filtro de Sobel 2D sobre la textura correspondiente. Se muestra que se puede usar el algoritmo para reducir los tiempos de carga, de renderización, de transferencia y de almacenamiento de una imagen 3D texturada

Extracción de información geométrica y semántica mediante el tratamiento de datos 2D/3D para labores de documentación y rehabilitación del patrimonio arquitectónico

Las tareas de documentación digital del patrimonio arquitectónico requieren del manejo de muy diferentes tipos de datos. Los sistemas actuales de captura de datos permiten obtener enormes volúmenes de datos. Sin embargo la extracción de información que resulte útilpara la documentación digital supone un importante reto de investigación. Esta tesis se centra en el estudio y diseño de sistemas y metodologías que permitan extraer información relevante a partir de datos 20 y 30 utilizando técnicas de procesamiento de nubes de puntos, extracción automática de líneas características, superposición de imágenes a modelos tridimensionales para la obtención de modelos con información multicapa y ortofotos, y empleo de técnicas de inteligencia artificial (aprendizaje profundo) para el análisis y clasificación de imágenes de patrimonio arquitectónico.Se presentan también casos de uso realizados como la proyección de policromías sobre edificios patrimoniales, y por último se muestran los resultados obtenidos considerados más representativosDepartamento de Ingeniería de Sistemas y AutomáticaDoctorado en Ingeniería Industria