Andersen, Vedrana

Målet med dette ph.d.-projekt er at undersøge og forbedre metoder til beskrivelse af 3D objekter med fokus på modellering af geometrisk tekstur på overflader. Overflademodellering er et stort forskningsområde, hvor arbejdet i dette projekt er fokuseret på de emner, som er inkluderet i de videnskabelige artikler, der præsenteres i afhandlingen. Et af disse områder er formuleringen af overflade-priors på baggrund af lokale overfladekarakteristika. En god defineret prior kan, i et Bayesiansk framework, danne grundlag for løsning af mange problemer i geometribehandling for eksempel støjfjernelse, objektdannelse, objektsammenligning samt klassifikation. Nogle af de priors, som er beskrevet her, er defineret på hovedelementerne i triangular meshes, nemlig verticies, kanter og flader. Andre priors er defineret på små plane overflader, såkaldte surfels. Et andet forskningsområde beskæftiger sig med tekstur, som ikke kan beskrives med højdefelter, for eksempel biologiske elementer som torne, bark og skæl. Her præsenteres en simpel metode for at gøre det let at modellere, overføre og editere denne slags tekstur. Metoden er en udvidelse af højdefeltstekstur, men indeholder en ekstra drejning af højdefeltet. I relation til modellering af ikke-højdefeltstekstur har en del af mit arbejde drejet sig om udvikling af metoder til ændring af objekters størrelse, hvor der tages hensyn til lokale karakteristika. Dette er gjort på modeller med komplekse overflader bestående af en grundlæggende form med teksturdetaljer. Målet var at deformere et objekt og samtidig opretholde formen og størrelsen af lokale karakteristika.The goal of this Ph.D. project is to investigate and improve the methods for describing the surface of 3D objects, with focus on modeling geometric texture on surfaces. Surface modeling being a large field of research, the work done during this project concentrated around a few smaller areas corresponding to the research papers presented here. One of those areas is formulating surface priors by utilizing local surface properties. A well defined prior can, in a Bayesian framework, assist many common task in geometry processing, like denoising, object recovery, object matching and classification. Some of the priors described here are defined on the main entities of the triangular mesh, vertices, edges and faces. Other priors are defined on small planar patches, denoted surfels. Another area of research deals with textures which cannot be described by height fields, for example biological features like thorns, bark and scales. Presented here is a simple method for easy modeling, transferring and editing that kind of texture. The method is an extension of the height-field texture, but incorporates an additional tilt of the height field. Related to modeling non-heightfield textures, a part of my work involved developing feature-aware resizing of models with complex surfaces consisting of underlying shape and a distinctive texture detail. The aim was to deform an object while preserving the shape and size of the features

Online Research Database In Technology

3D Shape Modeling Using High Level Descriptors

http://orbit.dtu.dk/ws/files/6578415/phd233_va-m.pdf

3D Shape Modeling Using High Level Descriptors

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Online Research Database In Technology