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Vol. 9. Núm. 4.
Páginas 429-440 (octubre - diciembre 2012)
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Relleno de huecos en mallas 3D completas mediante algoritmos de restauración de imagen
Filling holes in digitized 3D meshes using image restoration algorithms
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Emiliano Pérez Hernàndeza,
Autor para correspondencia
emiliano@issi.uned.es

Autor para correspondencia.
, Santiago Salamanca Miñob, Carlos Cerrada Somolinosa, Pilar Merchán Garcíab, Antonio Adán Oliverc
a Escuela Técnica Superior de Infformática. Universidad Nacional de Educación a Distancia. Madrid
b Escuela de Ingenierías Industriales. Universidad de Extremadura. Badajoz
c Escuela de Informática. Universidad de Castilla la Mancha. Ciudad Real
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Resumen

En este artículo se propone un método para rellenar huecos en objetos 3D. La idea principal es la de utilizar un algoritmo de restauración de imágenes para reconstruir las partes que se han de completar. Para ello es necesario hacer una transformación de los datos de la superficie 3D en datos de imagen 2D. Por tanto, el algoritmo propuesto parte de una etapa inicial de identificación de huecos. A continuación se hace la selección, para cada hueco, de una porción de malla representativa. Seguidamente se calcula el punto de vista o plano de proyección adecuado para obtener una imagen de rango de esa porción de malla. A la imagen de rango obtenida se le aplica el algoritmo de restauración de imagen. Finalmente, se aplica una transformación inversa 2D a 3D y se integra el éresultado con la malla inicial. Se trata de un algoritmo robusto, válido para diversos tipos de huecos y diferentes tamaños de los mismos.

Palabras clave:
visión por computador
gráficos por computador
imágenes digitales
imágenes de rango
restauración de imágenes
Abstract

In this work a method for filling holes in 3D meshes based on a 2D image restoration algorithm is expounded. To do that, data must be converted to a suitable input format, a 3D to 2D transformation is executed by projecting the 3D surface onto a grid. Therefore, the proposed algorithm starts by a first stage of holes identification. Then, a meaningful mesh portiéon is choosen for each hole. Afterward, the suitable plane of projection must be computed to get the range image of the mesh portion. Later, it is applied the restauration image algorithm to the range image. Finally, an inverse transformation 2D to 3D is performed and the new produced data are integrated with the initial mesh. The result is a robust algorithm which works correctly with several kind of holes and for di_erent sizes of them.

Keywords:
computer vision
computer graphics
digital images
range images
images restoration
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