Détection de Similarités de Surfaces Paramétriques

Résumé

Notre travail détermine des similarités locales sur des surfaces paramétriques, en particulier, pour des surfaces de B-Splines ou NURBS. Des parties de la surface similaires à une isométrie près sont identifiées. La détection de similarités dans des objets 3D maillés a été récemment étudiée dans la liittérature en vue d’applications telles que l’alignement, la segmentation, l’édition de forme, ou encore la complétion de parties cachées. D’abord, nous proposons une orientation des signatures locales indépendante de la paramétrisation. De plus, une méthode de classification des paires de points dans un espace de transformation est utilisée. Nous adaptons cette approche,
en améliorant la classification par une méthode spectrale. Nous illustrons les les améliorations des résultats de la classification et l’identification de symétries et rotations.