Methodology based on registration techniques for representing subjects and their deformations acquired from general purpose 3D sensors

In this thesis a methodology for representing 3D subjects and their deformations in adverse situations is studied. The study is focused in providing methods based on registration techniques to improve the data in situations where the sensor is working in the limit of its sensitivity. In order to do this, it is proposed two methods to overcome the problems which can difficult the process in these conditions. First a rigid registration based on model registration is presented, where the model of 3D planar markers is used. This model is estimated using a proposed method which improves its quality by taking into account prior knowledge of the marker. To study the deformations, it is proposed a framework to combine multiple spaces in a non-rigid registration technique. This proposal improves the quality of the alignment with a more robust matching process that makes use of all available input data. Moreover, this framework allows the registration of multiple spaces simultaneously providing a more general technique. Concretely, it is instantiated using colour and location in the matching process for 3D location registration.

Uso de nubes de puntos 3D para identificación y caracterización de familias de discontinuidades planas en afloramientos rocosos y evaluación de la calidad geomecánica

En este trabajo se estudia el uso de las nubes de puntos en 3D, es decir, un conjunto de puntos en un sistema de referencia cartesiano en R3, para la identificación y caracterización de las discontinuidades que afloran en un macizo rocoso y su aplicación al campo de la Mecánica de Rocas. Las nubes de puntos utilizadas se han adquirido mediante tres técnicas: sintéticas, 3D laser scanner y la técnica de fotogrametría digital Structure From Motion (SfM). El enfoque está orientado a la extracción y caracterización de familias de discontinuidades y su aplicación a la evaluación de la calidad de un talud rocoso mediante la clasificación geomecánica Slope Mass Rating (SMR). El contenido de la misma está dividido en tres bloques, como son: (1) metodología de extracción de discontinuidades y clasificación de la nube de puntos 3D; (2) análisis de espaciados normales en nubes de puntos 3D; y (3) análisis de la evaluación de la calidad geomecánica de taludes rocoso mediante la clasificación geomecánica SMR a partir de nubes de puntos 3D. La primera línea de investigación consiste en el estudio de las nubes de puntos 3D con la finalidad de extraer y caracterizar las discontinuidades planas presentes en la superficie de un macizo rocoso. En primer lugar, se ha recopilado información de las metodologías existentes y la disponibilidad de programas para su estudio. Esto motivó la decisión de investigar y diseñar un proceso de clasificación novedoso, que muestre todos los pasos para su programación e incluso ofreciendo el código programado a la comunidad científica bajo licencia GNU GPL. De esta forma, se ha diseñado una novedosa metodología y se ha programado un software que analiza nubes de puntos 3D de forma semi-automática, permitiendo al usuario interactuar con el proceso de clasificación. Dicho software se llama Discontinuity Set Extractor (DSE). El método se ha validado empleando nubes de puntos sintéticas y adquiridas con 3D laser scanner. En primer lugar, este código analiza la nube de puntos efectuando un test de coplanaridad para cada punto y sus vecinos próximos para, a continuación, calcular el vector normal de la superficie en el punto estudiado. En segundo lugar, se representan los polos de los vectores normales calculados en el paso previo en una falsilla estereográfica. A continuación se calcula la densidad de los polos y los polos con mayor densidad o polos principales. Estos indican las orientaciones de la superficie más representadas, y por tanto las familias de discontinuidades. En tercer lugar, se asigna a cada punto una familia en dependencia del ángulo formado por el vector normal del punto y el de la familia. En este punto el usuario puede visualizar la nube de puntos clasificada con las familias de discontinuidades que ha determinado para validar el resultado intermedio. En cuarto lugar, se realiza un análisis cluster en el que se determina la agrupación de puntos según planos para cada familia (clusters). A continuación, se filtran aquellos que no tengan un número de puntos suficiente y se determina la ecuación de cada plano. Finalmente, se exportan los resultados de la clasificación a un archivo de texto para su análisis y representación en otros programas. La segunda línea de investigación consiste en el estudio del espaciado entre discontinuidades planas que afloran en macizos rocosos a partir de nubes de puntos 3D. Se desarrolló una metodología de cálculo de espaciados a partir de nubes de puntos 3D previamente clasificadas con el fin de determinar las relaciones espaciales entre planos de cada familia y calcular el espaciado normal. El fundamento novedoso del método propuesto es determinar el espaciado normal de familia basándonos en los mismos principios que en campo, pero sin la restricción de las limitaciones espaciales, condiciones de inseguridad y dificultades inherentes al proceso. Se consideraron dos aspectos de las discontinuidades: su persistencia finita o infinita, siendo la primera el aspecto más novedoso de esta publicación. El desarrollo y aplicación del método a varios casos de estudio permitió determinar su ámbito de aplicación. La validación se llevó a cabo con nubes de puntos sintéticas y adquiridas con 3D laser scanner. La tercera línea de investigación consiste en el análisis de la aplicación de la información obtenida con nubes de puntos 3D a la evaluación de la calidad de un talud rocoso mediante la clasificación geomecánica SMR. El análisis se centró en la influencia del uso de orientaciones determinadas con distintas fuentes de información (datos de campo y técnicas de adquisición remota) en la determinación de los factores de ajuste y al valor del índice SMR. Los resultados de este análisis muestran que el uso de fuentes de información y técnicas ampliamente aceptadas pueden ocasionar cambios en la evaluación de la calidad del talud rocoso de hasta una clase geomecánica (es decir, 20 unidades). Asimismo, los análisis realizados han permitido constatar la validez del índice SMR para cartografiar zonas inestables de un talud. Los métodos y programas informáticos desarrollados suponen un importante avance científico para el uso de nubes de puntos 3D para: (1) el estudio y caracterización de las discontinuidades de los macizos rocosos y (2) su aplicación a la evaluación de la calidad de taludes en roca mediante las clasificaciones geomecánicas. Asimismo, las conclusiones obtenidas y los medios y métodos empleados en esta tesis doctoral podrán ser contrastadas y utilizados por otros investigadores, al estar disponibles en la web del autor bajo licencia GNU GPL.

3D numerical modelling of acoustic horns using the method of fundamental solutions

In the present work, a three-dimensional (3D) formulation based on the method of fundamental solutions (MFS) is applied to the study of acoustic horns. The implemented model follows and extends previous works that only considered two-dimensional and axisymmetric horn configurations. The more realistic case of 3D acoustic horns with symmetry regarding two orthogonal planes is addressed. The use of the domain decomposition technique with two interconnected sub-regions along a continuity boundary is proposed, allowing for the computation of the sound pressure generated by an acoustic horn installed on a rigid screen. In order to reduce the model discretization requirements for these cases, Green’s functions derived with the image source methodology are adopted, automatically accounting for the presence of symmetry conditions. A strategy for the calculation of an optimal position of the virtual sources used by the MFS to define the solution is also used, leading to improved reliability and flexibility of the proposed method. The responses obtained by the developed model are compared to reference solutions, computed by well-established models based on the boundary element method. Additionally, numerically calculated acoustic parameters, such as directivity and beamwidth, are compared with those evaluated experimentally.

Evaluation of sampling method effects in 3D non-rigid registration

Since the beginning of 3D computer vision problems, the use of techniques to reduce the data to make it treatable preserving the important aspects of the scene has been necessary. Currently, with the new low-cost RGB-D sensors, which provide a stream of color and 3D data of approximately 30 frames per second, this is getting more relevance. Many applications make use of these sensors and need a preprocessing to downsample the data in order to either reduce the processing time or improve the data (e.g., reducing noise or enhancing the important features). In this paper, we present a comparison of different downsampling techniques which are based on different principles. Concretely, five different downsampling methods are included: a bilinear-based method, a normal-based, a color-based, a combination of the normal and color-based samplings, and a growing neural gas (GNG)-based approach. For the comparison, two different models have been used acquired with the Blensor software. Moreover, to evaluate the effect of the downsampling in a real application, a 3D non-rigid registration is performed with the data sampled. From the experimentation we can conclude that depending on the purpose of the application some kernels of the sampling methods can improve drastically the results. Bilinear- and GNG-based methods provide homogeneous point clouds, but color-based and normal-based provide datasets with higher density of points in areas with specific features. In the non-rigid application, if a color-based sampled point cloud is used, it is possible to properly register two datasets for cases where intensity data are relevant in the model and outperform the results if only a homogeneous sampling is used.

La aplicación de stop-motion en arquitectura: materia y luz

Se inicia un análisis de los procesos de trabajo de stop-motion porque ayudan a comprender las diferentes escalas en arquitectura donde las maquetas se convierten en futuros prototipos de infraestructuras de edificios o de paisaje. Stop motion es una técnica de animación fotograma a fotograma de objetos estáticos mediante la manipulación de figuras de plastilina en entornos fijos con cambios de luz, color y sonido. Igual que dicha técnica reúne lo mejor del rodaje tradicional -story board, escenografía, fotografía, personajes, iluminación- la animación de maquetas de interiores sintetiza micro-procesos de mayor repercusión -habitaciones con cambios de humedad, de temperatura, de ventilación y de iluminación- incorporando efectos especiales que son procesados digitalmente en post-producción. Se construyen varios prototipos de habitación con parámetros fijos como el tamaño y la posición de la cámara y otros variables como los materiales, los personajes y la iluminación. Representan un mundo en miniatura que intenta aportar un acercamiento sensorial y atmosférico analizando la magia y la fantasía que Junichirô Tanizaki describe en la penumbra de las construcciones tradicionales japonesas y estudiando las imperfecciones de los escenarios que Tim Burton manipula en su películas de animación con una textura que las tecnologías digitales no pueden igualar. El objetivo es utilizar una escala micro para realizar unos modelos interiores donde las condiciones atmosféricas están controladas y reducidas, y tomar datos que se podrían aplicar a un proceso de modelado a escala intermedia para testar prototipos de edificios como el túnel de viento; o, finalmente, a una escala macro con maquetas de un sector de la costa o de un río donde los fenómenos meteorológicos son los protagonistas para simular inundaciones y diseñar futuras medidas de prevención y seguridad.

Contributions to 3D Data Registration and Representation

Nowadays, new computers generation provides a high performance that enables to build computationally expensive computer vision applications applied to mobile robotics. Building a map of the environment is a common task of a robot and is an essential part to allow the robots to move through these environments. Traditionally, mobile robots used a combination of several sensors from different technologies. Lasers, sonars and contact sensors have been typically used in any mobile robotic architecture, however color cameras are an important sensor due to we want the robots to use the same information that humans to sense and move through the different environments. Color cameras are cheap and flexible but a lot of work need to be done to give robots enough visual understanding of the scenes. Computer vision algorithms are computational complex problems but nowadays robots have access to different and powerful architectures that can be used for mobile robotics purposes. The advent of low-cost RGB-D sensors like Microsoft Kinect which provide 3D colored point clouds at high frame rates made the computer vision even more relevant in the mobile robotics field. The combination of visual and 3D data allows the systems to use both computer vision and 3D processing and therefore to be aware of more details of the surrounding environment. The research described in this thesis was motivated by the need of scene mapping. Being aware of the surrounding environment is a key feature in many mobile robotics applications from simple robotic navigation to complex surveillance applications. In addition, the acquisition of a 3D model of the scenes is useful in many areas as video games scene modeling where well-known places are reconstructed and added to game systems or advertising where once you get the 3D model of one room the system can add furniture pieces using augmented reality techniques. In this thesis we perform an experimental study of the state-of-the-art registration methods to find which one fits better to our scene mapping purposes. Different methods are tested and analyzed on different scene distributions of visual and geometry appearance. In addition, this thesis proposes two methods for 3d data compression and representation of 3D maps. Our 3D representation proposal is based on the use of Growing Neural Gas (GNG) method. This Self-Organizing Maps (SOMs) has been successfully used for clustering, pattern recognition and topology representation of various kind of data. Until now, Self-Organizing Maps have been primarily computed offline and their application in 3D data has mainly focused on free noise models without considering time constraints. Self-organising neural models have the ability to provide a good representation of the input space. In particular, the Growing Neural Gas (GNG) is a suitable model because of its flexibility, rapid adaptation and excellent quality of representation. However, this type of learning is time consuming, specially for high-dimensional input data. Since real applications often work under time constraints, it is necessary to adapt the learning process in order to complete it in a predefined time. This thesis proposes a hardware implementation leveraging the computing power of modern GPUs which takes advantage of a new paradigm coined as General-Purpose Computing on Graphics Processing Units (GPGPU). Our proposed geometrical 3D compression method seeks to reduce the 3D information using plane detection as basic structure to compress the data. This is due to our target environments are man-made and therefore there are a lot of points that belong to a plane surface. Our proposed method is able to get good compression results in those man-made scenarios. The detected and compressed planes can be also used in other applications as surface reconstruction or plane-based registration algorithms. Finally, we have also demonstrated the goodness of the GPU technologies getting a high performance implementation of a CAD/CAM common technique called Virtual Digitizing.