Resumen

LEAL, Esmeide; SANCHEZ-TORRES, German  y  BRANCH-BEDOYA, John William. Detección de prominencia de nubes de puntos por medio de codificación dispersa local. Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2019, vol.86, n.209, pp.238-247. ISSN 0012-7353.  https://doi.org/10.15446/dyna.v86n209.75958.

El sistema visual humano (SVH) puede procesar grandes cantidades de información visual al instante. La percepción de la salencia visual es el proceso de localizar e identificar regiones con un alto grado de prominencia desde un punto de vista visual. La detección de la salencia de la malla se ha estudiado ampliamente en los últimos años, pero pocos trabajos se han centrado en la detección desde las nubes de puntos 3D. La estimación de la salencia visual es importante para tareas de gráficos por computadora tales como simplificación, segmentación, ajuste de formas y cambio de tamaño. En este artículo presentamos un método para la detección directa de la salencia en nubes de puntos no organizadas. Primero, nuestro método calcula un conjunto de vecindarios superpuestos y estima un vector descriptor para cada punto dentro de él. Luego, los vectores descriptores se utilizan como un diccionario natural para aplicar un proceso de codificación disperso. Finalmente, estimamos un mapa de prominencia de los vecindarios de puntos según el principio de Longitud de descripción mínima (MDL). Los resultados experimentales muestran que el método propuesto alcanza los resultados del estado del arte y algunos casos los llega a superar. Captura la geometría de las nubes de puntos sin utilizar ninguna información topológica y logra un rendimiento aceptable. La efectividad y la solidez de nuestro enfoque se muestran en comparaciones con trabajos anteriores en el estado del arte.

Palabras clave : nubes de puntos; código disperso; salencia; longitud de descripción mínima.

        · resumen en Inglés     · texto en Inglés     · Inglés ( pdf )