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An adaptive learning approach for 3-D surface reconstruction from point clouds.
Junior, Agostinho de Medeiros Brito; Neto, Adrião Duarte Dória; de Melo, Jorge Dantas; Goncalves, Luiz Marcos Garcia.
Afiliação
  • Junior Ade M; Department of Computer and Automation Engineering, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, DCA-CT-UFRN, 59056-270, Natal, RN, Brasil. ambj@dca.ufrn.br
IEEE Trans Neural Netw ; 19(6): 1130-40, 2008 Jun.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-18541509
In this paper, we propose a multiresolution approach for surface reconstruction from clouds of unorganized points representing an object surface in 3-D space. The proposed method uses a set of mesh operators and simple rules for selective mesh refinement, with a strategy based on Kohonen's self-organizing map (SOM). Basically, a self-adaptive scheme is used for iteratively moving vertices of an initial simple mesh in the direction of the set of points, ideally the object boundary. Successive refinement and motion of vertices are applied leading to a more detailed surface, in a multiresolution, iterative scheme. Reconstruction was experimented on with several point sets, including different shapes and sizes. Results show generated meshes very close to object final shapes. We include measures of performance and discuss robustness.
Assuntos

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos / Reconhecimento Automatizado de Padrão / Adaptação Fisiológica / Imageamento Tridimensional / Aprendizagem Limite: Humans Idioma: En Revista: IEEE Trans Neural Netw Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2008 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil País de publicação: Estados Unidos

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos / Reconhecimento Automatizado de Padrão / Adaptação Fisiológica / Imageamento Tridimensional / Aprendizagem Limite: Humans Idioma: En Revista: IEEE Trans Neural Netw Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2008 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil País de publicação: Estados Unidos