PolyFit: Reconstrucción de Superficies Poligonales a partir de Nubes de Puntos

Proponemos un nuevo marco para reconstruir superficies poligonales ligeras a partir de nubes de puntos. A diferencia de los métodos tradicionales que se centran en extraer buenos primitive geométricos o en obtener arreglos adecuados de primitivas, el énfasis de este trabajo radica en la intersección de las primitivas (solo planos) y en buscar una combinación apropiada de ellas para obtener un modelo de superficie poligonal sin borde. Mostramos que la reconstrucción a partir de nubes de puntos se puede plantear como un problema de etiquetado binario. Nuestro método se basa en una estrategia de hipótesis y selección. Primero generamos un conjunto razonablemente grande de candidatos a caras al intersectar las primitivas planas extraídas. Luego, se selecciona un subconjunto óptimo de las caras candidatas a través de optimización. Nuestra optimización se basa en una formulación de programación lineal binaria bajo restricciones estrictas que obligan a que el modelo final de superficie poligonal sea manifold e impermeable. Experimentos con nubes de puntos de varias fuentes demuestran que nuestro método puede generar modelos de superficies poligonales ligeras de objetos arbitrariamente planas por partes. Además, nuestro método es capaz de recuperar características nítidas y es robusto al ruido, a los valores atípicos y a los datos faltantes.