Un nuevo algoritmo de simplificación de malla 3-D
Para simplificar la malla de la cabeza en color 3D, es más importante mantener el límite y la calidad de los órganos de los sentidos de la cabeza, incluidos los ojos, las cejas, la nariz y la boca. En este artículo, presentamos un nuevo algoritmo de simplificación de mallas basado en la segmentación...
- Autores:
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Xianfeng, Wu
Jianhui, Ye
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2003
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/9053
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/9053
- Palabra clave:
- Innovaciones tecnológicas
Ciencia de los computadores
Desarrollo de tecnología
Ingeniería de sistemas
Investigaciones
Tecnologías de la información y las comunicaciones
TIC´s
Technological innovations
Computer science
Technology development
Systems engineering
Investigations
Information and communication technologies
ICT's
Mesh simplification
Level of detail
Image segmentation
Multi-resolution model
Innovaciones tecnológicas
Ciencias de la computación
Desarrollo tecnológico
Ingeniero de sistemas
Investigación
Tecnologías de la información y la comunicación
Simplificación de malla
Nivel de detalle
Segmentación de imagen
Modelo multiresolución
- Rights
- License
- Derechos de autor 2003 Revista Colombiana de Computación
Summary: | Para simplificar la malla de la cabeza en color 3D, es más importante mantener el límite y la calidad de los órganos de los sentidos de la cabeza, incluidos los ojos, las cejas, la nariz y la boca. En este artículo, presentamos un nuevo algoritmo de simplificación de mallas basado en la segmentación de regiones. El algoritmo se puede dividir en dos etapas: segmentación y simplificación. Después de la segmentación automática de la malla de la cabeza de color 3D en diferentes partes de la cabeza, los vértices se clasifican en vértices de límite de región y vértices de región interna. Utilizando el colapso de borde iterativo y la métrica de error ponderado por región, el algoritmo genera niveles continuos de detalle (LOD). Se muestran los resultados de varios experimentos, demostrando la validez y eficiencia de nuestro método. |
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