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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: UM ALGORITMO PARA RECONSTRUÇÃO DE CURVAS A PARTIR DE PONTOS ESPARSOS Autor: CRISTIANE AZEVEDO FERREIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
HELIO CORTES VIEIRA LOPES - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 4430
Catalogação: 23/01/2004 Liberação: 23/01/2004 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=4430&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=4430&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.4430
Resumo:
Título: UM ALGORITMO PARA RECONSTRUÇÃO DE CURVAS A PARTIR DE PONTOS ESPARSOS Autor: CRISTIANE AZEVEDO FERREIRA
Nº do Conteudo: 4430
Catalogação: 23/01/2004 Liberação: 23/01/2004 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=4430&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=4430&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.4430
Resumo:
A reconstrução de curvas e superfícies a partir de pontos
esparsos é um problema que tem recebido bastante atenção
ultimamente. A não-estruturação dos pontos (ou seja,
desconhecimento das relações de vizinhança e proximidade) e
a presença de ruído são dois fatores que tornam este
problema complexo. Para resolver este problema, várias
técnicas podem ser utilizadas, como triangulação de
Delaunay, reconstrução de iso-superfícies através de
Marching Cubes e algoritmos baseados em avanço de
fronteira. O algoritmo proposto consiste de quatro etapas
principais: a primeira etapa é a clusterização dos pontos
de amostragem de acordo com sua localização espacial. A
clusterização fornece uma estrutura espacial para os
pontos, e consiste em dividir o espaço em células
retangulares de mesma dimensão, classificando as células em
cheias (caso possuam pontos de amostragem em seu interior)
ou vazias (caso não possuam pontos de amostragem em seu
interior). A estrutura de dados gerada nesta etapa permite
também obter o conjunto dos pontos de amostragem de cada
uma das células. A segunda etapa é o processamento dos
pontos através de projeções MLS. A etapa de pré-
processameno visa reduzir ruído dos pontos de amostragem,
bem como adequar a densidade de pontos ao nível de detalhe
esperado, adicionando ou removendo pontos do conjunto
inicial. A terceira etapa parte do conjunto das células que
possuem pontos de amostragem em seu interior (células
cheias) e faz a esqueletonização deste conjunto de células,
obtendo, assim, uma aproximação digital para a curva a ser
reconstruída. Este esqueleto é encontrado através do
afinamento topológico das células que possuem pontos. A
implementação do algoritmo de afinamento é feita de modo
que o número de pontos em cada célula seja levado em
consideração, removendo primeiro sempre as células com
menor número de pontos. Na quarta etapa, a reconstrução da
curva é finalmente realizada. Para tal, parte-se do
esqueleto obtido na terceira etapa e constrói-se uma curva
linear por partes, onde cada vértice é obtido a partir da
projeção MLS do ponto médio de cada célula do esqueleto.
Descrição | Arquivo |
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS | |
CAPÍTULO 1 | |
CAPÍTULO 2 | |
CAPÍTULO 3 | |
CAPÍTULO 4 | |
CAPÍTULO 5 | |
CAPÍTULO 6 | |
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS |