ࡱ> 02/bjbjUU >$??||;======2J==R;;'h0|||,==|| :Resumo O problema de inpainting consiste no preenchimento de regies perdidas ou deterioradas em imagens e vdeos, de tal forma que o padro de preenchimento no produza artefatos que destoem do dado original. Alm da restaurao de dados perdidos, a tcnica de inpainting tambm pode ser usada para remoo de objetos indesejados. A possibilidade de aquisio de dados geomtricos a partir da popularizao de dispositivos de aquisio de geometria 3D tornou relevante a questo de inpainting em malhas. Malhas so geradas a partir de nuvens de pontos que so obtidas dos dispositivos de aquisio de forma 3D. Aps os processos de digitalizao e triangulao, as malhas apresentam frequentemente orifcios devido a defeitos na nuvem original. Uma das causas mais comuns a ocluso. Na presente dissertao, abordamos o problema de inpainting em superfcies atravs de um novo mtodo baseado em aprendizado de dicionrios e codificao esparsa. O uso da tcnica de aprendizado de dicionrios para resolver o problema de inpainting em imagens tm obtido resultados bastante satisfatrios; por outro lado, sua aplicao em superfcies descritas por malhas de tringulos ainda um desafio. Nosso mtodo aprende o dicionrio atravs da subdiviso da malha em retalhos (patches) e reconstri a malha atravs de um mtodo de reconstruo inspirado no mtodo Non-local Means sobre os cdigos esparsos. Nosso mtodo tem como vantagens a capacidade de preencher as regies perdidas ao mesmo tempo em que remove rudo e reala caractersticas importantes da malha. Alm disso, globalmente coerente, uma vez que a representao esparsa baseada nos dicionrios captura toda a informao geomtrica no domnio transformado. Apresentamos duas variaes do mtodo: uma direta na qual o modelo reconstrudo e restaurado diretamente da representao no domnio transformado e uma segunda, adaptativa, na qual as regies perdidas so recriadas iterativamente atravs da propagao sucessiva do cdigo esparso, computado no bordo dos furos, que guia reconstrues locais. O segundo mtodo produz melhores resultados para regies extensas porque os cdigos esparsos dos novos retalhos so adaptados de acordo com os cdigos esparsos dos retalhos do bordo. Finalmente, apresentamos e analisamos resultados experimentais que demonstram o desempenho de nosso mtodo comparado com os da literatura. Palavras-chave: Inpainting em superfcies; aprendizagem de dicionrios; codificao esparsa; Non-local means; equao de Poisson; mtodos preenchimento de buracos; malhas triangulares. Abstract The problem of inpainting consists of filling missing or damaged regions in images and videos in such a way that the filling pattern does not produce artifacts that deviate from the original data. In addition to restoring the missing data, the inpainting technique can also be used to remove undesired objects. The search for surface inpainting solutions became more relevant when the 3D geometry acquisition devices came into mainstream. Meshes are typically generated from point clouds that are obtained from 3D shape acquisition devices. After the scanning and triangulation processes, the meshes often have holes due to defects in the original cloud. One of the most common causes is occlusion. In this dissertation, we address the problem of inpainting on surfaces through a new method based on dictionary learning and sparse coding. The use of the dictionary learning techniques to solve the inpainting problem in images has obtained successful results; on the other hand, its application on surfaces described by triangle meshes is still a challenge. Our method learns the dictionary through the subdivision of the mesh into patches and rebuilds the mesh via a method of reconstruction inspired by the Non-local Means method on the computed sparse codes. One of the advantages of our method is that it is capable of filling the missing regions and simultaneously removes noise and enhances important features of the mesh. Moreover, the inpainting result is globally coherent as the representation based on the dictionaries captures all the geometric information in the transformed domain. We present two variations of the method: a direct one, in which the model is reconstructed and restored directly from the representation in the transformed domain and a second one, adaptive, in which the missing regions are recreated iteratively through the successive propagation of the sparse code computed in the hole boundaries, which guides the local reconstructions. The second method produces better results for large regions because the sparse codes of the patches are adapted according to the sparse codes of the boundary patches. Finally, we present and analyze experimental results that demonstrate the performance of our method compared to the literature. Keywords: Surface Inpainting; Dictionary learning; Sparse coding; Non-local means; Poison equation; Hole-filling methods; Triangular meshes. Ra !"xy./ *5623EF@AKLUV\]ǸǭhmH sH h:hmH sH h5CJ\aJmH sH "h:h5CJ\aJmH sH h:h5\hh5CJ\aJh:h5CJ\aJ@  QR   !"EF$a$gd:gd:OPvh:hmH sH hmH sH h:h5\mH sH Pgd:<P1h:p. 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