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dc.contributor.authorGómez Mendoza, Juan Bernardospa
dc.date.accessioned2020-10-27T00:21:04Z
dc.date.available2020-10-27T00:21:04Z
dc.date.issued2006-12-01
dc.identifier.issn2539-2115
dc.identifier.issn1657-2831
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/9007
dc.description.abstractLa información proveniente de un conjunto de imágenes de rango puede utilizarse para producir modelos computacionales en 3D de la escena. Sin embargo, cada imagen esta referida a las coordenadas de la cámara en el momento de la adquisición. Encontrar un conjunto de transformaciones tales que, aplicadas a las imágenes, lleven el conjunto a un sistema coordenado común, es usualmente denominado registro de imágenes de rango. Uno de los grandes problemas en dicho proceso está relacionado con datos seleccionados de forma arbitraria y que no son relevantes en el registro. En éste artículo se propone un nuevo método de muestreo, basado en el uso de la información local de variación de la orientación (curvatura). Se muestra que, el rendimiento del algoritmo es adecuado en comparación con las técnicas habituales en la reconstrucción de modelos a partir de imágenes de rango.Palabras claves: Imágenes de rango, métodos de muestreo, registro.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNAB
dc.relationhttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1051/1024
dc.relation.urihttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1051
dc.relation.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/20387spa
dc.rightsDerechos de autor 2006 Revista Colombiana de Computación
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.sourceRevista Colombiana de Computación; Vol. 7 Núm. 2 (2006): Revista Colombiana de Computación; 83-94
dc.subjectInnovaciones tecnológicas
dc.subjectCiencia de los computadores
dc.subjectDesarrollo de tecnología
dc.subjectIngeniería de sistemas
dc.subjectInvestigaciones
dc.subjectTecnologías de la información y las comunicaciones
dc.subjectTIC´s
dc.titleMuestreo de imágenes de rango en el espacio de variación de la orientaciónspa
dc.title.translatedRange Image Sampling in Orientation Variation Spaceeng
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/article
dc.type.localArtículospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.subject.keywordsTechnological innovationseng
dc.subject.keywordsComputer scienceeng
dc.subject.keywordsTechnology developmenteng
dc.subject.keywordsSystems engineeringeng
dc.subject.keywordsInvestigationseng
dc.subject.keywordsInformation and communication technologieseng
dc.subject.keywordsICT'seng
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.relation.referencesP. Besl and N. McKay. A method for registration of 3d shapes. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 14(2):239–256, february 1992.
dc.relation.referencesG. Blais and M. Levine. Registering multiview range data to create 3d computer objects. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1995.
dc.relation.referencesY. Chen and G. Medioni. Object modeling by registration of multiple range images. In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, pages 2724– 2729, 1991.
dc.relation.referencesB. Curless and M. Levoy. Better optical triangulation through spacetime analysis. In Proceedings of ICCV, 1995.
dc.relation.referencesC. Dorai, G. Wang, A. Jain, and C. Mercer. Registration and integration of multiple object views for 3d model construction. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 20(1), 1998.
dc.relation.referencesC. Dorai, J. Weng, and A. Jain. Optimal registration of object views using range data. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(10), 1997
dc.relation.referencesN. Gelfand, L. Ikemoto, S. Rusinkiewicz, and M. Levoy. Geometrically stable sampling for the icp algorithm. In Proceedings of 3DIM, 2003.
dc.relation.referencesH. Hoppe. Surface Reconstruction from Unorganized Points. PhD thesis, 1994.
dc.relation.referencesB. Horn. Closed–form solution of absolute orientation using unit quaternions. Journal of the Optical Society of America, 1987.
dc.relation.referencesT. Masuda, K. Sakaue, and N. Yokoya. Registration and integration of multiple range images for 3–d model construction. In Proceedings of CVPR, 1996.
dc.relation.referencesK. Pulli. Multiview registration for large data sets. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1999.
dc.relation.referencesS. Rusinkiewicz and M. Levoy. Effi cient variants of the icp algorithm. In Proceedings of 3DIM, 2001.
dc.relation.referencesL. Silva, O. Bellon, and K. Boyer. Enhanced, robust genetic algorithms for multiview range image registration. In Proceedings of 3DIM, 2003.
dc.relation.referencesG. Turk and M. Levoy. Zippering polygon meshes from range images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1994.
dc.contributor.cvlacGómez Mendoza, Juan Bernardo [0000173398]spa
dc.contributor.googlescholarGómez Mendoza, Juan Bernardo [7x-Ax4YAAAAJ]spa
dc.contributor.orcidGómez Mendoza, Juan Bernardo [0000-0001-7730-8167]spa
dc.contributor.researchgateGómez Mendoza, Juan Bernardo [Juan-Gomez-Mendoza]spa
dc.subject.lembIngeniería de sistemasspa
dc.subject.lembInvestigaciónspa
dc.subject.lembCiencias de la computaciónspa
dc.subject.lembTICspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.unab.edu.co
dc.description.abstractenglishThe information provided by a set of range images can be used in order to produce a computational 3D model of the scene. However, each image is refered to the camera coordinates at its acquisition. To fi nd a set of transformations that takes the whole set into a common coordinate system is what we usually call range images registration. One of the mayor problems of this process is produced by arbitrary data that is not relevant for the registration. In this paper I propose a new method of data sampling in which local variation in orientation (curvature) is used. I show that the proposed algorithm performs well against the ones typically used in model reconstruction from range images.eng
dc.subject.proposalImágenes de rangospa
dc.subject.proposalMétodos de muestreospa
dc.subject.proposalRegistrospa
dc.subject.proposalComputación en 3Dspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/CJournalArticle
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*


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