Interpreting line drawings of curved objects,”

Abstract In this paper, we study the problem of interpreting line drawings of scenes composed of opaque regular solid objects bounded by piecewise smooth surfaces with no markings or texture on them. It is assumed that the line drawing has been formed by orthographic projection of such a scene under general viewpoint, that the line drawing is error free, and that there are no lines due to shadows or specularities. Our definition implicitly excludes laminae, wires, and the apices of cones. A major component of the interpretation of line drawings is line labelling. By line labelling we mean (a) classification of each image curve as corresponding to either a depth or orientation discontinuity in the scene, and (b) further subclassification of each kind of discontinuity. For a depth discontinuity we determine whether it is a limb-a locus of points on the surface where the line of sight is tangent to the surface-or an occluding edge-a tangent plane discontinuity of the surface. For an orientation discontinuity, we determine whether it corresponds to a convex or concave edge. This paper presents the first mathematically rigorous scheme for labelling line drawings of the class of scenes described. Previous schemes for labelling line drawings of scenes containing curved objects were heuristic, incomplete, and lacked proper mathematical justification. By analyzing the projection of the neighborhoods of different kinds of points on a piecewise smooth surface, we are able to catalog all local labelling possibilities for the different types of junctions in a line drawing. An algorithm is developed which utilizes this catalog to determine all legal labellings of the line drawing. A local minimum complexity rule-at each vertex select those labellings which correspond to the minimum number of faces meeting at the vertex-is used in order to prune highly counter-intuitive interpretations. The labelling scheme was implemented and tested on a number of line drawings. The labellings obtained are few and by and large in accordance with human interpretations

Reconstrucción geométrica de sólidos utilizando técnicas de optimización

Este trabajo tiene por objetivo la reconstrucción automática de modelos geométricos, a partir de la información contenida en una única imagen vectorial y geométricamente consistente de un objeto poliédrico. Los procesos de optimización son a nuestro entender el camino más prometedor para la reconstrucción, en tanto que pueden simular la manera en que percibe el ser humano. Sin embargo la Reconstrucción Geométrica planteada como proceso de optimización presenta como problema fundamental una función objetivo compleja: con muchos mínimos locales. Los mínimos locales son modelos no válidos, porque no son acordes con la percepción visual humana (no son psicológicamente plausibles). Además, el punto de partida del algoritmo (la imagen), constituye un mínimo local. Nuestro trabajo se orientó inicialmente a implementar un algoritmo de optimización de los que se proclaman capaces de obtener mínimos globales. Sin embargo, llegamos a la conclusión de que ni siquiera dichos algoritmos garantizan el óptimo en el caso de la Reconstrucción Geométrica, porque su comportamiento depende mucho de sus propios parámetros de ajuste y de la naturaleza del modelo a reconstruir. Es por ello que creemos necesario que los algoritmos de optimización vengan asistidos de estrategias de inflado tentativo, para generar modelos iniciales tan próximos como sea posible al optimo global, es decir, que sean lo más parecidos posible al modelo psicológicamente plausible. En ese camino hemos desarrollado tres estrategias que permiten generar modelos iniciales. Hemos comprobado que cada una de estas estrategias funcionan bien cuando se aplican a modelos de ciertas tipologías, por lo que hemos desarrollado una clasificación específica de poliedros acorde con nuestros fines. Dado que la clasificación está orientada a seleccionar la estrategia de inflado tentantivo más conveniente, también hemos desarrollado un algoritmo para detectar el tipo de poliedro automáticamente a partir de la imagen de entrada.Universidad Politécnica de CartagenaPrograma de Doctorado en Análisis y Diseño Avanzado de Estructura