Ανάπτυξη και βελτίωση μεθόδων απλοποίησης νέφους σημείων
Creators: name: Μπίσμπας, Γεώργιος Αντωνίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Mean shift
Απλοποίηση νέφους σημείων
3D models
Clustering
Point cloud simplification
3D μοντέλα
Ομαδοποίηση

description: Στα πλαίσια της παρούσας εργασίας υλοποιούμε την μέθοδο ομαδοποίησης Mean shift με σκοπό την αποδοτική απλοποίηση τρισδιάστατων μοντέλων νεφών σημείων. Τα πειραματικά δεδομένα προέρχονται από το Technischen Universität Kaiserslautern και αναπτύχθηκαν στα πλαίσια του προγράμματος DigiPro, υπό την συνεργασία του Αριστοτελείου Πανεπιστημίου Θεσσαλονίκης (ΑΠΘ), του Technischen Universität Kaiserslautern (TUK) και του Saint Petersburg State University (SPBSU). Η εργασία αυτή χρηματοδοτήθηκε μερικώς από το ERA.NET Plus RUS και τη Γενική Γραμματεία Έρευνας και Τεχνολογίας. Ο αλγόριθμος Mean shift είναι ένας αλγόριθμος εύρεσης κέντρων πυκνότητας σε δεδομένα χαμηλών διαστάσεων. Εξετάζονται τρόποι παραλληλοποίησης τόσο σε επίπεδο πολυπλοκότητας όσο και σε επίπεδο ακρίβειας. Παρουσιάζεται αποδοτική απλοποίηση του αλγορίθμου σε πολυπήρυνες αρχιτεκτονικές. Στο δεύτερο τμήμα της εργασίας ασχολούμαστε με τεχνικές απλοποίησης νέφους σημείων στον τρισδιάστατο χώρο. Στόχος είναι η διατήρηση όσο το δυνατόν μεγαλύτερο ποσοστού ακρίβειας σε σχέση με τα αρχικά μοντέλα. Στη συνέχεια, συνδέουμε τα δύο πρώτα μέρη της εργασίας και περιγράφουμε έναν αλγόριθμο Mean shift ικανό να αναγνωρίσει την καμπυλότητα μοντέλων τριών διαστάσεων ο οποίος μας επιτρέπει να συνδυάσουμε τα πλεονεκτήματα του Mean shift με την αποδοτική απλοποίηση τρισδιάστατου νέφους σημείων. Επιτυγχάνονται αποδοτικές απλοποιήσεις μοντέλων 5 εκατομμυρίων σημείων στο 5 % του αρχικού μεγέθους. Τέλος, παραθέτουμε αποτελέσματα χρόνου εκτέλεσης για τους αλγορίθμους που εξετάζουμε, απεικονίσεις των αποτελεσμάτων της ομαδοποίησης για τον Mean shift και για τις υπόλοιπες παραλλαγές και μεθόδους που χρησιμοποιήθηκαν για την απλοποίηση του νέφους σημείων
description: In this work, we implement Mean shift, a density based clustering algorithm aiming to the efficient simplification of 3D point cloud models. The experimental data are derived from Technischen Universität Kaiserslautern and developed for the purposes of DigiPro project under the cooperation of Aristotle University of Thessaloniki (AUTH), Technischen Universität Kaiserslautern (TUK) and Saint Petersburg State University (SPBSU). This project was partially funded from ERA.NET Plus RUS and General Secretariat for Research and Technology. Mean shift algorithm is density-based clustering algorithm for low dimensional data. Ways to parallelize the algorithm were considered in terms of computational complexity and precision. An effective implementation of the algorithm is presented suitable for multicore architectures. In the second part of this work, we focused on efficient point cloud simplification techniques for points cloud models in 3D space. Our purpose is to conserve the best possible accuracy percentage compared to the initial models. Moreover, we connect the first two parts of this thesis and propose a hybrid curvature-aware MS algorithm suitable for 3 dimensions that allows us to combine MS’s advantages with efficient 3D point cloud simplification. We achieve efficient simplifications of 5 million point models to 5% of their initial size. Finally, runtime execution evaluation is presented for the algorithms that were studied and developed, illustrations of the clustering results for Mean shift as well as for the rest point cloud simplification methods that were used
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)