Esta t\u00e9cnica, que se constituy\u00f3 como trabajo acad\u00e9mico en la Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales, permite ahorrar tiempo considerable al visualizar este tipo de im\u00e1genes tridimensionales.<\/p>\n
\u201cImagin\u00e9monos una foto muy grande (100 megapixeles). Con esta t\u00e9cnica, con cargar una parte del archivo, se puede saber qu\u00e9 tipo de imagen es\u201d, explic\u00f3 el profesor Juan Bernardo G\u00f3mez Mendoza.<\/p>\n
La tarea de simplificaci\u00f3n y segmentaci\u00f3n es fundamental en los procesos requeridos para analizar im\u00e1genes 3D, lo que permite trabajar en t\u00e9cnicas usadas por organizaciones mundiales, como Google, para la perfecci\u00f3n de dise\u00f1os o virtualizaci\u00f3n de ciudades, entre otras tem\u00e1ticas.<\/p>\n
Asimismo, se trabaj\u00f3 en simplificar o reducir nubes de puntos teniendo en cuenta su ubicaci\u00f3n geom\u00e9trica, para que tengan mejor almacenamiento, es decir, para facilitar su carga progresiva y transmisi\u00f3n.<\/p>\n
La investigaci\u00f3n fue realizada por el mag\u00edster en Ingenier\u00eda- Automatizaci\u00f3n Industrial, Sebasti\u00e1n Arboleda Duque, con el prop\u00f3sito de que estas im\u00e1genes puedan ser cargadas en un computador, agilizar y facilitar el trabajo de dise\u00f1adores web, dise\u00f1adores industriales y arquitectos, entre otros.<\/p>\n
\u201cPara lograr esto, se reorganiza el conjunto de datos de manera tal que al inicio del archivo se ubiquen los puntos m\u00e1s significativos para el modelo 3D (puede hacerse con cualquier objeto). Esto permite que el conjunto pueda ser cargado, visualizado o almacenado de forma progresiva\u201d, explic\u00f3 el investigador.<\/p>\n
Para clasificar los puntos de acuerdo con su importancia dentro del conjunto de datos, el modelo 3D es dividido en segmentos relativamente planos, para ello usa un algoritmo de crecimiento de regiones.<\/p>\n
\u201cUna vez obtenidas estas regiones, son ordenadas dependiendo del n\u00famero de puntos que contiene cada una de ellas, de tal forma que las zonas con m\u00e1s puntos se relacionan con objetos cuya geometr\u00eda es m\u00e1s uniforme, mientras que las regiones peque\u00f1as se encuentran en partes del modelo cuya geometr\u00eda es caprichosa\u201d, asever\u00f3 el profesor de la U.N. Sede Manizales, Juan Bernardo G\u00f3mez Mendoza.<\/p>\n
As\u00ed, es posible trabajar con la informaci\u00f3n m\u00e1s importante manteniendo la geometr\u00eda de la nube original. \u201cEl volumen de datos puede ser reducido considerablemente, incluso en un 80 % del modelo original y no perder la esencia morfol\u00f3gica matem\u00e1tica o la calidad del mismo\u201d, manifest\u00f3.<\/p>\n
Posteriormente, se analiza el tama\u00f1o de cada segmento para determinar la importancia de cada regi\u00f3n dentro de la geometr\u00eda de la superficie. Luego, la regi\u00f3n es analizada para clasificar los datos dentro de ella como puntos pertenecientes a alg\u00fan borde o a zonas intermedias de la superficie.<\/p>\n
Por \u00faltimo, se realiz\u00f3 un muestreo de los datos clasificados y fueron ordenados en el archivo. De esta forma, el usuario puede tener el control de la cantidad de puntos que desea cargar del archivo y as\u00ed se obtiene un modelo de diferentes resoluciones. En esta investigaci\u00f3n no se desarroll\u00f3 un prototipo como tal, simplemente se trabaj\u00f3 la t\u00e9cnica para demostrar el proceso de ordenamiento de puntos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Una nueva t\u00e9cnica agiliza la carga de im\u00e1genes 3D al ordenar nubes de puntos, permitiendo interpretar r\u00e1pidamente el contenido. Este m\u00e9todo, desarrollado en la Universidad Nacional de Colombia, optimiza la visualizaci\u00f3n al cargar solo subconjuntos de datos, ahorrando tiempo y mejorando la eficiencia.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":381,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[56],"tags":[],"class_list":["post-380","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-software"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/deguate.com\/tecnologia\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/380","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/deguate.com\/tecnologia\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/deguate.com\/tecnologia\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/deguate.com\/tecnologia\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/deguate.com\/tecnologia\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=380"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/deguate.com\/tecnologia\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/380\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":412,"href":"https:\/\/deguate.com\/tecnologia\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/380\/revisions\/412"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/deguate.com\/tecnologia\/wp-json\/wp\/v2\/media\/381"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/deguate.com\/tecnologia\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=380"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/deguate.com\/tecnologia\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=380"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/deguate.com\/tecnologia\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=380"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}