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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/20.500.12590/17123
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
Authors: Cutire Sivincha, Wilber Eder
metadata.dc.contributor.advisor: Loaiza Fernández, Manuel Eduardo
Keywords: Nube de Puntos;Eliminación de Ruido;Suavisado de Señal de Grafo;Aprendizaje para Datos en Grafo;Regularización de Grafo Laplaciano
Issue Date: 2022
Publisher: Universidad Católica San Pablo
Abstract: La nube de puntos 3D ha ganado cada vez m´as atenci´on como representaci´on de objetos para realizar la reconstrucci´on de superficies. La nube de puntos generada por sistemas de c´amaras binoculares son f´acilmente corrompidas ya sea cambios de iluminaci´on en la captura, vibraciones de los sistemas o por errores computacionales en la triangulaci´on. Obtener una adecuada nube de puntos ayuda a conocer de forma m´as precisa el volumen del objeto a reconstruir. Para ello se busca eliminar el ruido que la nube de puntos presenta, manteniendo las caracter´ısticas y los detalles de la superficie a reconstruir. En este trabajo proponemos un m´etodo que aprovecha de la estructura de la nube de puntos, para la construcci´on basada en grafo y usarlo como se˜nal, adem´as usamos un nuevo vector de caracter´ısticas que representen a los nodos. Nos basamos en el regularizador de grafo laplaciano, construyendo un m´etodo con convergencia definida y realizamos una evaluaci´on experimental para la demostrar robustez, y calidad de nuestro m´etodo, compar´andolo con los m´etodos m´as relevantes del estado del arte.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.12590/17123
Appears in Collections:Tesis Pregrado - Ciencia de la computación

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