Diseño de un esquema de muestreo de datos para la carga y almacenamiento progresivo de nubes de puntos
En este documento se presenta una técnica para simplificar nubes de puntos, la cual se basa en la información espacial contenida en una nube de puntos no estructurada. Para lograr esto, se pretende reorganizar el conjunto de datos de manera tal que al inicio del archivo se ubiquen los puntos más sig...
- Autores:
-
Arboleda Duque, Sebastian
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/56396
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/56396
http://bdigital.unal.edu.co/52145/
- Palabra clave:
- 0 Generalidades / Computer science, information and general works
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Simplificación de nubes de puntos
Estructuras de datos espaciales
Sistemas multirresolución
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En este documento se presenta una técnica para simplificar nubes de puntos, la cual se basa en la información espacial contenida en una nube de puntos no estructurada. Para lograr esto, se pretende reorganizar el conjunto de datos de manera tal que al inicio del archivo se ubiquen los puntos más significativos para el modelo 3D, esto permite que el conjunto de datos pueda ser cargado, visualizado o almacenado de forma progresiva. Para clasificar los puntos de acuerdo a su importancia dentro del conjunto de datos, el modelo 3D es dividido en segmentos relativamente planos usando un algoritmo de crecimiento de regiones, luego cada región es analizada para clasificar los datos dentro de ella como puntos pertenecientes a algún borde o puntos pertenecientes a zonas intermedias de la superficie. Finalmente se realiza un muestreo de los datos clasificados y se ordenan en el archivo. De esta forma el usuario puede tener el control de la cantidad de puntos que desea cargar del archivo y así se obtiene un modelo de diferentes resoluciones |
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Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Gómez Mendoza, Juan Bernardo (Thesis advisor)685ecdc6-fd4d-45d4-a645-31ea4bc8adda-1Arboleda Duque, Sebastian42253ed3-36ff-47ae-9813-392302adb8903002019-07-02T11:49:18Z2019-07-02T11:49:18Z2015https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/56396http://bdigital.unal.edu.co/52145/En este documento se presenta una técnica para simplificar nubes de puntos, la cual se basa en la información espacial contenida en una nube de puntos no estructurada. Para lograr esto, se pretende reorganizar el conjunto de datos de manera tal que al inicio del archivo se ubiquen los puntos más significativos para el modelo 3D, esto permite que el conjunto de datos pueda ser cargado, visualizado o almacenado de forma progresiva. Para clasificar los puntos de acuerdo a su importancia dentro del conjunto de datos, el modelo 3D es dividido en segmentos relativamente planos usando un algoritmo de crecimiento de regiones, luego cada región es analizada para clasificar los datos dentro de ella como puntos pertenecientes a algún borde o puntos pertenecientes a zonas intermedias de la superficie. Finalmente se realiza un muestreo de los datos clasificados y se ordenan en el archivo. De esta forma el usuario puede tener el control de la cantidad de puntos que desea cargar del archivo y así se obtiene un modelo de diferentes resolucionesAbstract : In this document a technique to simplify point clouds is presented, which is based in the spatial information contained in a unstructured point cloud. To achieve this, the intention is to reorganize the data set in such a way that the most significant dots for the 3D model are located at the beginning of the file, which allows that the data set can be uploaded, viewed or stored in a progressive way. To classify the dots according to their importance within the data set, and in this way re arrange the file, the 3D model is split into segments relativity plane using a region growing algorithm, next each region is analyzed to classify the data inside it as dots belonging to any border or dots belonging to intermediate zones of the surface. Finally, a sampling of the classified data is made and they are arranged in the file. In this way the user can control the amount of dots that he wants to upload from the file and so he gets a model of different resolutionsMaestríaapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Manizales Facultad de Ingeniería y Arquitectura Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y ComputaciónDepartamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y ComputaciónArboleda Duque, Sebastian (2015) Diseño de un esquema de muestreo de datos para la carga y almacenamiento progresivo de nubes de puntos. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Manizales.0 Generalidades / Computer science, information and general works62 Ingeniería y operaciones afines / EngineeringSimplificación de nubes de puntosEstructuras de datos espacialesSistemas multirresoluciónAlgoritmo de niveles de detalleCarga progresivaVisión por computadorPoint cloud simplificationSpatial data structuresMultiresolution systems,Level of detail algorithmsProgressive loadingComputer visionDiseño de un esquema de muestreo de datos para la carga y almacenamiento progresivo de nubes de puntosTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMORIGINAL1053800244.2015.pdfapplication/pdf3952081https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/56396/1/1053800244.2015.pdf85ebcd47280bf8ae70dc706e79a6b08dMD51THUMBNAIL1053800244.2015.pdf.jpg1053800244.2015.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4723https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/56396/2/1053800244.2015.pdf.jpg0a29bf85b7d34f5a2baf9fb92b10715fMD52unal/56396oai:repositorio.unal.edu.co:unal/563962023-03-17 23:11:45.727Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co |