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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Cuadrilaterización de una malla triangular usando análisis espectral y teoría de Morse]]></article-title>
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<institution><![CDATA[,Politécnico Jaime Isaza Cadavid Facultad de Ingenierías Área de Informática]]></institution>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Reparametrization of triangular nets is one of the basic processes used by almost all geometric processing systems. Most works have been focused on the triangular netting. A problem which is also important about triangled surface reparametrization in quadrilaterals has gone adrift for a long time. In spite of a relative lack of attention, a need for quality quadrilateral reparametrization methods is extremely important in several areas such as graphic computation and computer visualization. This article shows an approach to the trIangle net quadrilateraliization issue. By applying Morse theory to Laplace’s net own values, a logarithm which quadrilateralizes triangular surfaces is implemented. Due to the properties of Laplace’s operator, resulting quadrilateral patches are appropriately formed and directly lifted from intrinsic properties of the surface.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <font size="2" face="Verdana"> </font>     <P ALIGN="CENTER"><FONT SIZE="4" FACE="Verdana"><B>Cuadrilaterizaci&oacute;n de una malla triangular usando an&aacute;lisis espectral y teor&iacute;a de Morse</B></FONT></P>     <P ALIGN="CENTER">&nbsp;</P>     <P ALIGN="CENTER"><FONT SIZE="3" FACE="Verdana"><B>Quadrilateralization of a triangular net using spectral analysis and Morse theory</B></FONT></P> <font size="2" face="Verdana">     <P>&nbsp;</P>     <P>Sandra Mateus<sup>1</sup></P>     <P><sup>1</sup> Ingeniera de Sistemas, M.Sc en Ingenier&iacute;a de Sistemas,   Docente Tiempo Completo, Facultad de Ingenier&iacute;as - &Aacute;rea de Inform&aacute;tica, Polit&eacute;cnico Jaime Isaza Cadavid. Carrera 48 N<sup>o</sup> 7-151 Of. P19-146, Medell&iacute;n - Colombia . Tel: 3197900, Ext: 477. E-mail: <A HREF="mailto:spmateus@elpoli.edu.co">spmateus@elpoli.edu.co</A></P>     <P>&nbsp;</P>     <P>&nbsp; </P> <hr size="1" noshade>     <P><B>RESUMEN</B></P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P> La reparametrizaci&oacute;n de las mallas triangulares es uno de los procesos   fundamentales   usados por casi todos los sistemas de procesamiento geom&eacute;trico. La mayor&iacute;a   de trabajos se han enfocado en el remallado triangular; el problema igualmente   importante de la reparametrizaci&oacute;n de superficies trianguladas en cuadril&aacute;teros   ha   permanecido por mucho tiempo sin direcci&oacute;n. A pesar de la falta relativa   de atenci&oacute;n,   la necesidad de m&eacute;todos de reparametrizaci&oacute;n cuadrilaterales   de calidad es de   gran importancia en varias &aacute;reas de computaci&oacute;n gr&aacute;fica   y visi&oacute;n por computador.   En este art&iacute;culo se muestra un acercamiento al problema de cuadrilaterizaci&oacute;n   de   mallas triangulares. Aplicando un an&aacute;lisis de la teor&iacute;a de Morse   a los valores propios   de una malla laplaciana, se implementa un algoritmo que cuadrilateriza superficies   triangulares. Debido a las propiedades del operador laplaciano, los parches   cuadrilaterales   resultantes se forman adecuadamente y se levantan directamente de las   propiedades intr&iacute;nsecas de la superficie.</P>     <P> <B>Palabras clave: </B>cuadrilaterizaci&oacute;n, teor&iacute;a de Morse, an&aacute;lisis   espectral, mallas   triangulares.</P> <hr size="1" noshade> <B>ABSTRACT</B>     <P> Reparametrization of triangular nets is one of the basic processes used     by almost   all geometric processing systems. Most works have been focused on the triangular   netting. A problem which is also important about triangled surface reparametrization   in quadrilaterals has gone adrift for a long time. In spite of a relative lack   of   attention, a need for quality quadrilateral reparametrization methods is extremely   important in several areas such as graphic computation and computer visualization.   This article shows an approach to the trIangle net quadrilateraliization issue.   By   applying Morse theory to Laplace&#8217;s net own values, a logarithm which   quadrilateralizes   triangular surfaces is implemented. Due to the properties of Laplace&#8217;s   operator,   resulting quadrilateral patches are appropriately formed and directly lifted   from intrinsic properties of the surface.</P>     <P> <B>Keywords: </B>quadrilateralization, Morse theory, spectral analysis, triangular nets</P> <hr size="1" noshade>     <P>&nbsp;</P>     <P><B><FONT SIZE="3">INTRODUCCI&Oacute;N</FONT></B></P>     <P> Las mallas triangulares con frecuencia exhiben   varias deficiencias. Ellas son frecuentemente   parametrizadas con resoluciones inapropiadas, y   t&iacute;picamente contienen muchos elementos formados   de manera inadecuada. Debido a la constante   ocurrencia de mallas deficientes, la habilidad de   segmentar las superficies en regiones formadas   adecuadamente y de reparametrizar superficies   con mallas bien formadas es de importancia cr&iacute;tica   en casi todos los sistemas de procesamiento de mallas.</P>     <P> La mayor&iacute;a de trabajos reportados en la literatura   sobre m&eacute;todos de remallado se han enfocado   en el problema de producir mallas triangulares.   Sin embargo, la habilidad para producir mallas   cuadrilaterales es tambi&eacute;n de gran importancia.   Los cuadril&aacute;teros son las primitivas preferidas para   el modelamiento de muchos objetos y en muchos   dominios de aplicaci&oacute;n. Muchas formulaciones de   subdivisi&oacute;n de superficies como los Splines y las   NURBS requieren bases cuadrilaterales complejas;   descomponer una superficie en cuadril&aacute;teros bien   formados provee un medio casi natural para la   construcci&oacute;n de parches NURBS. Recientemente   se han desarrollado m&eacute;todos para cuadrilaterizar   autom&aacute;ticamente superficies complejas (Dong et al,   2005); dichos m&eacute;todos son bastante complicados,   dif&iacute;ciles de implementar y cuentan con m&uacute;ltiples   componentes heur&iacute;sticos.</P>     <P>En este art&iacute;culo, se presenta una metodolog&iacute;a   para construir bases cuadrilaterales complejas sobre   superficies trianguladas de topolog&iacute;a arbitraria.   En contraste a las aproximaciones basadas en   agrupamiento heur&iacute;stico, la metodolog&iacute;a expuesta   sugiere trabajar sobre las propiedades intr&iacute;nsecas   de la forma de la superficie. Esta cuadrilateraci&oacute;n   base produce mallas compuestas exclusivamente de   cuadril&aacute;teros y con un n&uacute;mero peque&ntilde;o de puntos.   Para descomponer una superficie en parches   cuadrilaterales, se introduce un an&aacute;lisis de la teor&iacute;a   de Morse del espectro de la malla triangulada. Los   vectores propios de la matriz laplaciana discreta   son usados para definir los campos escalares sobre   una superficie triangulada, tal que el extremo de   un campo dado se da a una frecuencia deseada.   La extracci&oacute;n del complejo Morse-Smale de los   campos escalares provee una descomposici&oacute;n de   la superficie que es cuadrilateral en superficies complejas y con topolog&iacute;a arbitraria.</P>     <P>&nbsp;</P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P> <B><FONT SIZE="3">1. REVISI&Oacute;N DE LA LITERATURA</FONT></B></P>     <P> Una malla dada representa un muestreo organizado   de algunas superficies fundamentales,   descompuestas en una colecci&oacute;n arreglada de   pol&iacute;gonos. Sin embargo, este muestreo no provee,   generalmente, un ajuste deseable para todas las aplicaciones.   Consecuentemente, el reparticionamiento   y el remuestreo de una malla son herramientas   necesarias en los sistemas de procesamiento de   mallas. Esto est&aacute; involucrado en un n&uacute;mero considerable   de problemas, que han sido extensamente estudiados. Aqu&iacute; se revisan los m&aacute;s relevantes.</P>     <P>  <B>1.1 Remallado</B></P>     <P> Las mallas de superficie producidas por sistemas   de reconstrucci&oacute;n autom&aacute;tica son frecuentemente   mal preparadas por pasos de procesamiento   subsecuentes. Su densidad de muestreo es frecuentemente   insensitiva a la forma subyacente y ellas   tienden frecuentemente a exhibir artefactos indeseables   tales como v&eacute;rtices de alta valencia, &aacute;ngulos   muy peque&ntilde;os o muy grandes, distribuciones de   bordes pobres, etc. Consecuentemente, muchos   m&eacute;todos de remallado han sido desarrollados para   corregir estas deficiencias.</P>     <P>  <B>1.1.1 Simplificaci&oacute;n de la malla.</B></P>     <P> Las mallas pueden ser construidas desde nubes   de puntos, datos de rango y de extracci&oacute;n de isosuperficies.   La forma objetivo puede casi siempre ser   representada muy bien usando unos pol&iacute;gonos distantes entre s&iacute;.   Muchos m&eacute;todos de simplificaci&oacute;n   de superficies han sido desarrollados para derivar   tales aproximaciones simples autom&aacute;ticamente   (Garland et al, 2001). La mayor&iacute;a de algoritmos   de simplificaci&oacute;n operan aplicando una primitiva   de mortandad, tal como la contracci&oacute;n de   bordes (Hoppe et al, 1993), o levantamiento de   v&eacute;rtices (Schroeder, 1992). Una aproximaci&oacute;n   m&aacute;s general es la aplicaci&oacute;n operativa de operaciones,   tales como la contracci&oacute;n de bordes sin una   b&uacute;squeda de optimizaci&oacute;n global (Hoppe, 1993).   Estos m&eacute;todos se enfocan en la adaptaci&oacute;n de la   conectividad de la malla. Un &eacute;nfasis similar en   direcci&oacute;n al remuestreo de la superficie puede ser   visto en m&eacute;todos que construyen una descomposici&oacute;n   global de la superficie en parches, los cuales   son poligonizados para producir una malla final   (Cohen-Steiner, 2004).</P>     <P> <B>1.1.2 Remallado semi-regular.</B></P>     <P> El objetivo de los trabajos en esta &aacute;rea es reducir   la complejidad de la malla, mientras se mantiene   la fidelidad geom&eacute;trica; las medidas de calidad   tal como el grado de los v&eacute;rtices y la regularidad   de la malla son generalmente ignoradas. Para un   patr&oacute;n de m&eacute;todos de an&aacute;lisis de malla multi-resoluci&oacute;n,   el m&aacute;ximo inter&eacute;s est&aacute;, en cambio, en que   la malla tenga la mejor regularidad posible. As&iacute;  la estructura de la malla regular es importante, en   parte, porque esta puede ser derivada por operaciones   de subdivisi&oacute;n de mallas recursivas.</P>     <P> Los esquemas de remallado semiregular   aproximan este problema a un proceso de dos   pasos. Primero, ellos descomponen la superficie   en un conjunto de tri&aacute;ngulos o parches cuadrilaterales.   Segundo, ellos remuestrean cada parche   por subdivisi&oacute;n recursiva. Eck et al (1995), usan   la descomposici&oacute;n de Voronoi para crear un   conjunto de parches de base triangular. De forma   similar, los sistemas MAPS (Lee et al, 1998)   construyen un dominio de base triangular por   simplificaci&oacute;n. Ambas son dise&ntilde;adas para usarlas   como la etapa inicial en an&aacute;lisis de subdivisi&oacute;n de   superficies. M&aacute;s recientemente, esta aproximaci&oacute;n   fundamental ha sido extendida por construcci&oacute;n   de mallas normales &#91;Friedler&#93;, las cuales se enfocan   primariamente en la eficiencia codificada de la   jerarqu&iacute;a multi-resoluci&oacute;n y en la parametrizaci&oacute;n   suave global (Khodakovsky et al, 2003), y producen   un alto grado de suavidad param&eacute;trica alrededor   de los l&iacute;mites de parches triangulares.</P>     <P> En contraste al caso triangular, comparativamente   pocos trabajos se han centrado en el   problema de construir mallas cuadrilaterales semiregulares.   La aproximaci&oacute;n m&aacute;s com&uacute;n ha tomado   esta para construir una descomposici&oacute;n no-cuadrilateral,   de la cual una cuadrilaterizaci&oacute;n ha sido   derivada. Eck y Hoppe (1996) inician construyendo   una base triangular compleja. Ellos resuelven   un problema de emparejamiento m&aacute;ximo sobre   el grafo dual de este complejo, uniendo todos los   tri&aacute;ngulos pares en cuadril&aacute;teros. Similarmente,   Boier-Martin et al (2004) producen un agrupamiento   arbitrario de la superficie en conjuntos de   caras conectadas, en las cuales los l&iacute;mites deben ser   pol&iacute;gonos de alg&uacute;n tipo y entonces cuadrilaterizan   estos pol&iacute;gonos.</P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P> <B>1.2 An&aacute;lisis de superficies</B></P>     <P><B> 1.2.1 Teor&iacute;a de grafo espectral.   </B>  </P>     <P>Los valores y vectores propios de la matriz laplaciana   discreta proveen una formulaci&oacute;n natural   del espectro de un grafo, y consecuentemente de   una malla. El estudio de este espacio propio (conocido   como la teor&iacute;a de grafo espectral) es una   rama de las matem&aacute;ticas que produce resultados   fascinantes (Dong et al, 2005). Como la descomposici&oacute;n   espectral de una malla expone una gran   distribuci&oacute;n de esta estructura, esto ha sido satisfactoriamente   aplicado en muchas formas. Esto   define un dominio de frecuencia natural sobre la malla, y provee un atractivo   formalismo para   suavizado de superficies y procesamiento de se&ntilde;ales   en mallas (Weber et al, 2002). La retenci&oacute;n y   cuantizaci&oacute;n de solo las bandas de frecuencia m&aacute;s   importantes provee un medio muy efectivo para   la comprensi&oacute;n de la geometr&iacute;a de la superficie   (Hoppe, 1996): el vector propio correspondiente   al primer valor propio diferente de cero (el vector   Fiedler) que ha sido usado con gran &eacute;xito para la   bisecci&oacute;n de grafos (Hendrickson y Leland, 1995).   Similarmente, este puede ser usado para proveer   un ordenamiento de alta localidad para datos de   malla. El vector Fiedler, junto con el vector propio   subsecuente, puede ser usado autom&aacute;ticamente   para grafos embebidos en el plano en una manera   est&eacute;tica satisfactoria (Khodakovsky et al, 2003) y   (Friedel et al, 2004).</P>     <P>  <B>1.2.2 Teor&iacute;a de Morse.</B></P>     <P> Elementos de la teor&iacute;a de Morse datan desde el   siglo XIX, pero esta fue desarrollada completamente,   despu&eacute;s; primero, para funciones continuas en   superficies suaves (Milnor, 1963) y (Morse, 1925) y   m&aacute;s recientemente para mallas (Edelsbrunner et al,   2003). En computaci&oacute;n gr&aacute;fica, la teor&iacute;a de Morse   relaciona estructuras de datos topol&oacute;gicas y ha sido   aplicada en isosuperficies, mallas de superficies y   b&uacute;squeda en bases de datos (Hilaga et al, 2001). En   este art&iacute;culo, se usa el complejo de Morse-Smale   como una cuadrilaterizaci&oacute;n inicial de las superficie   enmallada, usando, como una funci&oacute;n Morse, uno   de los vectores propios Laplacianos, siguiendo el   esquema de Bremer (2004) y Dong et al (2005).</P>     <P>&nbsp;</P>     <P> <B><FONT SIZE="3">2. AN&Aacute;LISIS ESPECTRAL DE MALLAS   Y TEOR&Iacute;A DE MORSE</FONT></B></P>     <P> De manera general, el an&aacute;lisis espectral trata de   inferir caracter&iacute;sticas topol&oacute;gicas del objeto a trav&eacute;s   de funciones matem&aacute;ticas. Este an&aacute;lisis espectral   arroja un espectro, lo que viene a ser un conjunto   de valores y vectores propios de una matriz que   ha sido inferida de la malla triangular. El an&aacute;lisis   espectral se apoya en la teor&iacute;a de Morse. Esta teor&iacute;a   escoge unos puntos representativos de los v&eacute;rtices   de la malla triangular, que son los puntos cr&iacute;ticos de   Morse, los cuales ser&aacute;n posteriormente los v&eacute;rtices   de los cuadril&aacute;teros.</P>     <P> La aplicaci&oacute;n de la teor&iacute;a de Morse para mallas   triangulares implica resolver una forma discreta   de la ecuaci&oacute;n del laplaciano, para encontrar una   funci&oacute;n Morse que describa la topolog&iacute;a representada   en la malla triangular. En este sentido, pueden   existir puntos cr&iacute;ticos adicionales a la caracter&iacute;stica   de la superficie, que produzcan un dominio base   que represente adecuadamente la geometr&iacute;a tanto   de la misma topolog&iacute;a como de la malla original,   y tambi&eacute;n puede agruparse la malla en parches   mejorados. En este trabajo se aplica la teor&iacute;a de   Morse a mallas triangulares de una manera m&aacute;s   robusta, teniendo en cuenta los puntos de silla y la   preservaci&oacute;n de bordes, encontrando una funci&oacute;n   Morse que sea apropiada a un n&uacute;mero determinado   de puntos cr&iacute;ticos.</P>     <P> Esta teor&iacute;a se basa en el laplaciano para encontrar   las funciones arm&oacute;nicas de una funci&oacute;n dada.   La teor&iacute;a de Morse relaciona la topolog&iacute;a de una   superficie <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy13.JPG" WIDTH="12" HEIGHT="16"> con   su estructura diferencial especificada por los puntos cr&iacute;ticos de una funci&oacute;n   de Morse <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy01.JPG" WIDTH="79" HEIGHT="16"> (Ni   et al, 2004) y est&aacute; relacionada con   el an&aacute;lisis espectral de mallas.</P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P> <B>2.1 An&aacute;lisis espectral de mallas</B></P>     <P> El an&aacute;lisis espectral se realiza calculando inicialmente   el laplaciano. El operador laplaciano discreto   en funciones lineales de pedazos de superficie   sobre superficies trianguladas est&aacute; dado por:</P>     <P ALIGN="CENTER"> <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09eq1.JPG" WIDTH="136" HEIGHT="35"><A NAME="eq1"></A>(1)</P>     <P> Donde <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy02.JPG" WIDTH="17" HEIGHT="20"> es   el conjunto de v&eacute;rtices adyacentes   al v&eacute;rtice <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy03.JPG" WIDTH="10" HEIGHT="15"> y   <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy04.JPG" WIDTH="23" HEIGHT="21">,   es un peso escalar asignado a la arista dirigida <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy05.JPG" WIDTH="24" HEIGHT="22">.   Este c&aacute;lculo   se puede observar en la <A HREF="#fig1">figura 1</A>, en la cual los puntos   de los v&eacute;rtices,   indican los v&eacute;rtices   vecinos sobre el que se hace   la sumatoria sobre la que se calcula el laplaciano   discreto.</P>     <P ALIGN="CENTER"><IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09fig1.JPG" WIDTH="297" HEIGHT="276"><A NAME="fig1"></A></P> <B>Figura 1.</B> C&aacute;lculo del Laplaciano discreto sobre un v&eacute;rtice </P>     <P>Para cada grafo libre de cualquier geometr&iacute;a   embebida, es habitual usar la definici&oacute;n de pesos   combinatorios <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy06.JPG" WIDTH="74" HEIGHT="19">. Sin embargo, para superficies   m&uacute;ltiples la opci&oacute;n apropiada, son los   pesos arm&oacute;nicos discretos sugeridos por Dong et al (2005):</P>     <P ALIGN="CENTER"> <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09eq2.JPG" WIDTH="152" HEIGHT="39"><A NAME="eq2"></A>(2)</P>     <P> donde <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy07.JPG" WIDTH="20" HEIGHT="19"> y   <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy08.JPG" WIDTH="20" HEIGHT="23"> son   los &aacute;ngulos opuestos al borde   <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy05.JPG" WIDTH="24" HEIGHT="22">.</P>     <P> Representando la funci&oacute;n <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy09.JPG" WIDTH="14" HEIGHT="19"> por   el vector columna de sus valores hacia todos los v&eacute;rtices   <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy10.JPG" WIDTH="99" HEIGHT="23">,   podemos reformular el laplaciano como una matriz:</P>     <P ALIGN="CENTER"> <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09eq3.JPG" WIDTH="76" HEIGHT="25"><A NAME="eq3"></A>(3)</P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P> donde la matriz laplaciana <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy11.JPG" WIDTH="13" HEIGHT="18"> tiene   las siguientes entradas:</P>     <P ALIGN="CENTER"> <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09eq4.JPG" WIDTH="240" HEIGHT="78"><A NAME="eq4"></A>(4)</P>     <P> Los valores propios <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy12.JPG" WIDTH="119" HEIGHT="19"> de   <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy11.JPG" WIDTH="13" HEIGHT="18"> forman   el espectro de la malla <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy13.JPG" WIDTH="12" HEIGHT="16"> ,   adem&aacute;s de describir   el cuadrado de la frecuencia y los correspondientes   vectores propios <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy14.JPG" WIDTH="71" HEIGHT="19"> de     <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy11.JPG" WIDTH="13" HEIGHT="18"> definen   las funciones   lineales de pedazos de superficie sobre <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy13.JPG" WIDTH="12" HEIGHT="16"> de   las m&aacute;s altas frecuencias progresivamente (Weber et al, 2002).</P>     <P>  <B>2.2 Teor&iacute;a de Morse</B></P>     <P> Dada una funci&oacute;n real sobre alguna superficie,   la teor&iacute;a de Morse conecta la geometr&iacute;a diferencial   de una superficie con su topolog&iacute;a algebraica; esta   teor&iacute;a describe la conectividad de la superficie, a   partir de la configuraci&oacute;n de los puntos donde   la funci&oacute;n del gradiente decae. Tales puntos son   llamados puntos cr&iacute;ticos (estos son: m&iacute;nimos,   m&aacute;ximos y puntos de silla). La teor&iacute;a de Morse   ha sido utilizada en gr&aacute;ficos y visualizaci&oacute;n por   computador, para analizar diferentes funciones   reales. Un ejemplo son los datos de terrenos, los   cuales est&aacute;n definidos por una funci&oacute;n de altitud   en el plano, en donde la teor&iacute;a de Morse puede   identificar caracter&iacute;sticas topol&oacute;gicas, controlar   su simplificaci&oacute;n y organizarlas en jerarqu&iacute;as de   multi-resoluci&oacute;n (Bremer et al, 2004).</P>     <P> <B>2.2.1 Puntos cr&iacute;ticos.</B></P>     <P>  El procedimiento propuesto en esta etapa   estima una cuadrilateraci&oacute;n inicial de la malla   utilizando el an&aacute;lisis espectral mediante teor&iacute;a de   Morse. Inicialmente, se obtienen los v&eacute;rtices de los   cuadril&aacute;teros como un conjunto de puntos cr&iacute;ticos   de una funci&oacute;n Morse. Sea  <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy15.JPG" WIDTH="78" HEIGHT="20">  un   punto en una superficie <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy13.JPG" WIDTH="12" HEIGHT="16">, en un vecindario continuo   parametrizado por (u,v) (Dong, et al, 2005):</P>     <P> <FONT SIZE="2" FACE="Verdana"><i>&#8226;</i></FONT> Un punto <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy16.JPG" WIDTH="34" HEIGHT="15">  es   cr&iacute;tico   si  <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy17.JPG" WIDTH="115" HEIGHT="18">con   valor cr&iacute;tico   <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy18.JPG" WIDTH="25" HEIGHT="19">,   de otra manera es regular.</P>     <P><FONT SIZE="2" FACE="Verdana"><i>&#8226; </i></FONT>El punto cr&iacute;tico    <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy19.JPG" WIDTH="11" HEIGHT="13"> es   degenerado si <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy20.JPG" WIDTH="158" HEIGHT="22">, de otra manera es Morse. </P>     <P>La funci&oacute;n  es  <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy09.JPG" WIDTH="14" HEIGHT="19">  llamada funci&oacute;n   de Morse si todos su puntos cr&iacute;ticos son no degenerados.</P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P>Siendo <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy21.JPG" WIDTH="51" HEIGHT="22"> dos   valores propios de la hessiana de una funci&oacute;n <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy09.JPG" WIDTH="14" HEIGHT="19">,   con sus correspondientes vectores propios, el &iacute;ndice de un punto cr&iacute;tico   de Morse es el n&uacute;mero de valores propios negativos   de su hessiana, por tanto &eacute;ste puede clasificarse en (Edelsbruner et al, 2003):</P>     <P>  <FONT SIZE="2" FACE="Verdana"><i>&#8226; </i></FONT> M&iacute;nimo (&iacute;ndice   <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy22.JPG" WIDTH="12" HEIGHT="16">, <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy09.JPG" WIDTH="14" HEIGHT="19"> incrementa   en toda las direcciones).</P>     <P> <FONT SIZE="2" FACE="Verdana"><i>&#8226; </i></FONT> Punto   de silla (&iacute;ndice   <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy23.JPG" WIDTH="10" HEIGHT="18">, <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy09.JPG" WIDTH="14" HEIGHT="19"> cambia   en decrementos e incrementos cuatro veces alrededor de un   punto).</P>     <P>  <FONT SIZE="2" FACE="Verdana"><i>&#8226;</i></FONT> M&aacute;ximo (&iacute;ndice   <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy24.JPG" WIDTH="13" HEIGHT="19">, <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy09.JPG" WIDTH="14" HEIGHT="19">decrementa   en todas las direcciones).</P>     <P> En la <A HREF="#fig2">figura 2</A>, se observa la configuraci&oacute;n de   los puntos cr&iacute;ticos. La parte a indica un punto regular.   Para la parte b, se observa c&oacute;mo se halla un   m&aacute;ximo cuando todos en el vecindario son m&iacute;nimos.   En la parte c, se observa c&oacute;mo es un m&iacute;nimo,   cuandotodos los de alrededor son m&aacute;ximos. Las   partes d y e indican puntos de silla.</P>     <P ALIGN="CENTER"><IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09fig2.JPG" WIDTH="550" HEIGHT="163"><A NAME="fig2"></A></P>     <P><B>Figura 2.</B> Ejemplos de v&eacute;rtices cr&iacute;ticos y regulares</P>     <P>  <B>2.2.2 Complejo de Morse-Smale</B></P>     <P> El complejo de Morse-Smale es obtenido   mediante la conexi&oacute;n de un conjunto de puntos   cr&iacute;ticos que pertenecen a un campo propio de   la matriz laplaciana. La definici&oacute;n de un campo   propio se obtiene seleccionando el conjunto de   vectores asociado a un valor soluci&oacute;n del sistema   de ecuaciones. Como la funci&oacute;n de Morse representa   una funci&oacute;n sobre la malla, cada valor propio   describe el cuadrado de la frecuencia de dicha funci&oacute;n.   As&iacute;, la selecci&oacute;n de cada valor propio indica   directamente la cantidad de puntos cr&iacute;ticos que   posee la funci&oacute;n. Para valores de frecuencia altos,   mayor n&uacute;mero de puntos cr&iacute;ticos se obtendr&aacute;n.   Esto permite representar cada objeto con un n&uacute;mero   variable de parches de superficie. El campo   propio asigna valores de funci&oacute;n para cada v&eacute;rtice   de la malla, lo que permite determinar si un v&eacute;rtice   de la malla es un punto cr&iacute;tico de la funci&oacute;n de   Morse. Adicionalmente, de acuerdo con un conjunto   de valores obtenidos como el vecindario del   primer anillo de cada v&eacute;rtice, es posible clasificar   los puntos cr&iacute;ticos como m&aacute;ximos, m&iacute;nimos o   puntos de silla. La identificaci&oacute;n y clasificaci&oacute;n de   cada punto cr&iacute;tico permite construir el complejo   Morse-Smale.</P>     <P> Una vez obtenidos y clasificados los puntos   cr&iacute;ticos, estos se deben conectar para formar la   base cuadrilateral de la malla. La conexi&oacute;n de los   puntos cr&iacute;ticos se inicia seleccionando un punto   silla y construyendo dos l&iacute;neas de ascenso inclinadas y dos l&iacute;neas   de descenso declinadas. Las   l&iacute;neas inclinadas se forman como un conjunto de   v&eacute;rtices que terminan en un punto cr&iacute;tico m&aacute;ximo.   Inversamente, una l&iacute;nea de descenso se forma por   el camino de v&eacute;rtices que terminan en un punto   cr&iacute;tico m&iacute;nimo. Sin embargo, existen casos en los   que no es posible determinar el conjunto de dos   l&iacute;ineas ascendentes y dos descendentes. Se debe tener   en cuenta que dos caminos pueden ser unidos   s&oacute;lo si ambos ascienden o ambos descienden.</P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P> Despu&eacute;s de calcular todos los caminos, se   divide <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy13.JPG" WIDTH="12" HEIGHT="16"> en   regiones cuadrilaterales que forman las c&eacute;lulas del complejo de Morse-Smale. Espec&iacute;ficamente,   se desarrolla cada cuadril&aacute;tero de un   tri&aacute;ngulo incidente a un punto de silla sin cruzar   nunca un camino (ver <A HREF="#fig3">figura 3</A>):</P>     <P ALIGN="CENTER"><IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09fig3.JPG" WIDTH="243" HEIGHT="249"><A NAME="fig3"></A></P>     <P><B>Figura 3.</B> Cuadril&aacute;teros formados por el complejo de Morse-Smale</P>     <P>&nbsp;</P>     <P> <B><FONT SIZE="3">3. EXPERIMENTOS Y RESULTADOS</FONT></B></P>     <P> Las pruebas visuales para cada una de las fases   de este trabajo fueron obtenidos utilizando un   procesador AMD Semprom a 3,0GHz con 512Mb   de Memoria. El lenguaje de programaci&oacute;n utilizado   fue <IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09sy25.JPG" WIDTH="34" HEIGHT="18">  con   motor gr&aacute;fico OpenGL y como plataforma de desarrollo Builder 5.0.</P>     <P> La generaci&oacute;n de la malla cuadrilateral y la representaci&oacute;n   computacional de los modelos fueron   probados con dos im&aacute;genes de rango de objetos reales:   la primera es la 'pera', utilizada por su geometr&iacute;a   suave; la segunda es el objeto 'moai' el cual tiene   topolog&iacute;a arbitraria muy irregular. En las <A HREF="#fig4">figuras   4</A> y <A HREF="#fig6">6</A>  se pueden observar los puntos cr&iacute;ticos   resultantes de diferentes configuraciones de arm&oacute;nicos para ambos   objetos. En las <A HREF="#fig5">figuras 5</A> y <A HREF="#fig7">7</A>, la malla cuadrangular se   ajust&oacute; adecuadamente a la geometr&iacute;a de los objetos,   independiente de su topolog&iacute;a.</P>     <P ALIGN="CENTER"><IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09fig4.JPG" WIDTH="279" HEIGHT="396"><A NAME="fig4"></A></P>     <P><B>Figura 4.</B> Puntos cr&iacute;ticos arrojados por la teor&iacute;a de Morse para el objeto pera</P>     <P>&nbsp;</P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P ALIGN="CENTER"><IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09fig5.JPG" WIDTH="290" HEIGHT="419"><A NAME="fig5"></A></P>     <P><B>Figura 5.</B> Cuadrilaterizaci&oacute;n obtenida mediante el complejo MS para el objeto pera</P>     <P>&nbsp;</P>     <P ALIGN="CENTER"><IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09fig6.JPG" WIDTH="265" HEIGHT="526"> <A NAME="fig6"></A></P>     <P> <B>Figura 6.</B> Puntos cr&iacute;ticos arrojados por la Teor&iacute;a   de Morse para el Objeto Moai</P>     <P>&nbsp;</P>     <P ALIGN="CENTER"><IMG SRC="/img/revistas/rium/v7n12/v7n12a09fig7.JPG" WIDTH="269" HEIGHT="526"> <A NAME="fig7"></A></P>     <P><B>Figura 7.</B> Cuadrilaterizaci&oacute;n obtenida mediante   el complejo MS para el objeto moai     <P>&nbsp;     <P>  <FONT SIZE="3"><B>5. CONCLUSIONES</B>   </FONT>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P> En este trabajo, se han explorado y desarrollado   el an&aacute;lisis espectral y la teor&iacute;a de Morse en   mallas triangulares para generar mallas cuadrilaterales.   La teor&iacute;a discreta de Morse garantiza que sin   importar la complejidad topol&oacute;gica de la superficie   que representa la malla triangular, se obtenga una   descripci&oacute;n cuadrilateral completa, es decir, que   es posible dividir completamente la superficie de   los objetos mediante cuadril&aacute;teros. La obtenci&oacute;n   de un n&uacute;mero determinado de puntos cr&iacute;ticos, depende   exclusivamente del arm&oacute;nico seleccionado.   Se usa la teor&iacute;a de Morse para analizar la estructura   de los campos propios laplacianos de la superficie   y as&iacute; producir cuadril&aacute;teros que se generan directamente   sobre la forma intr&iacute;nseca de la superficie.   Adem&aacute;s, el uso del complejo de Morse-Smale es   robusto topol&oacute;gicamente y garantiza que la base   compleja sea siempre cuadrilateral, evitando as&iacute;  las ambig&uuml;edades entre cuadril&aacute;teros.     <P>&nbsp;     <P>  <FONT SIZE="3"><B>REFERENCIAS</B>   </FONT>     <!-- ref --><P>1.  BOIER-MARTIN, I., RUSHMEIER, H., y JIN, J., 2004. 'Parameterization   of triangle meshes over quadrilateral domains'. In Proc. Eurographics Symposium on Geometry Processing, 197&#8211;207.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000096&pid=S1692-3324200800010000900001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P>2.  BREMER P., EDELSBRUNNER H., HAMANN B., y PASCUCCI V., 2004. 'A topological   hierarchy for functions on triangulated surfaces'. TVCG 10, 4, 385&#8211;396.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000097&pid=S1692-3324200800010000900002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P>3.  COHEN-STEINER, D., ALLIEZ, P., y DESBRUN, M., 2004. 'Variational   shape approximation'. TOG 23, 3, 905&#8211;914. (Proc. SIGGRAPH).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000098&pid=S1692-3324200800010000900003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P>4.  DONG, S., BREMER, P., GARLAND, M., PASCUCCI, V. y HART, J., 2005. 'Quadrangulating   a mesh using laplacian eigenvectors'. Technical Report UIUCDCS-R-2005-2583.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000099&pid=S1692-3324200800010000900004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P>5.  ECK, M., y HOPPE, H., 1996. 'Automatic reconstruction of B-spline   surfaces of arbitrary topological type'. In Proc. SIGGRAPH, 325&#8211;334.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000100&pid=S1692-3324200800010000900005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P>6.  ECK, M., DEROSE, T., DUCHAMP,T., HOPPE, H., LOUNSBERY, M. y STUETZLE,   W., 1995. Multiresolution analysis of arbitrary meshes. In Proc.SIGGRAPH, 173&#8211;182.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000101&pid=S1692-3324200800010000900006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P>7.  EDELSBRUNNER, H., HARER, J. y ZOMORODIAN, A., 2003. 'Hierarchical   Morse-Smale complexes for piecewise linear 2-manifolds'. Discrete Comput. Geom, 30, 87-107.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000102&pid=S1692-3324200800010000900007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P>8.  FRIEDEL, I., SCHR&Ouml;DER, P. y KHODAKOVSKY, A., 2004. 'Variational   normal meshes'. TOG 23, 4, 1061&#8211;1073. (Proc. 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Princeton University Press.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000111&pid=S1692-3324200800010000900016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P>17.  MORSE, M., 1925. 'Relations between the critical points of a real   functions of n independent variables'. Trans. AMS 27, 345&#8211;396.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000112&pid=S1692-3324200800010000900017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P>18.  NI, X., GARLAND, M., y HART, J., 2004. Fair morse functions for extracting   the topological structure of a surface mesh. TOG 23,3,3,613-622 (Proc. SIGGRAPH).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000113&pid=S1692-3324200800010000900018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P>19.  SCHROEDER, I., W. ZARGE, J. and LORENSEN, W. E., 1992 Decimation of triangle   meshes. Computer Graphics 26, 2 (July), 65&#8211;70. (Proc. SIGGRAPH),    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000114&pid=S1692-3324200800010000900019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P>20.  WEBER, G., SCHEUERMANN, G., HAGEN, H. y HAMANN, B., 2002. 'Exploring   scalar fields using critical isovalues'.   In Proc. Visualization, 171&#8211;178.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000115&pid=S1692-3324200800010000900020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><P>&nbsp;     <P>  <B>Recibido:</B> 02/03/2007    <BR>   <B>Aceptado:</B> 16/04/2008 </font>      ]]></body><back>
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