Look-up in Google Scholar
Title: Reducción de ruido de una nube de puntos densa 3D, basado en el regularizador de grafo laplaciano y preservando las características de forma fina
Advisor(s): Loaiza Fernández, Manuel Eduardo
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
Issue Date: 2022
Institution: Universidad Católica San Pablo
Abstract: La nube de puntos 3D ha ganado cada vez más atención como representación de objetos para realizar la reconstrucción de superficies. La nube de puntos generada por sistemas de cámaras binoculares son fácilmente corrompidas ya sea cambios de iluminación en la captura, vibraciones de los sistemas o por errores computacionales en la triangulación. Obtener una adecuada nube de puntos ayuda a conocer de forma más precisa el volumen del objeto a reconstruir. Para ello se busca eliminar el ruido que la nube de puntos presenta, manteniendo las características y los detalles de la superficie a reconstruir. En este trabajo proponemos un método que aprovecha de la estructura de la nube de puntos, para la construcción basada en grafo y usarlo como señal, además usamos un nuevo vector de características que representen a los nodos. Nos basamos en el regularizador de grafo laplaciano, construyendo un método con convergencia definida y realizamos una evaluación experimental para la demostrar robustez, y calidad de nuestro método, comparándolo con los métodos más relevantes del estado del arte.
Discipline: Ciencia de la Computación
Grade or title grantor: Universidad Católica San Pablo. Departamento de Ciencia de la Computación
Grade or title: Bachiller en Ciencia de la Computación
Juror: Jose Eduardo Ochoa Luna; Juan Carlos Gutiérrez Cáceres
Register date: 12-Apr-2022; 12-Apr-2022



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons