Corrected Curvature Measures
Autor: | Jacques-Olivier Lachaud, Pascal Romon, Boris Thibert |
---|---|
Přispěvatelé: | Laboratoire de Mathématiques (LAMA), Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Analyse et Mathématiques Appliquées (LAMA), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Gustave Eiffel, Equations aux Dérivées Partielles (EDP), Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA), ANR-15-CE40-0006,CoMeDiC,Métriques convergentes pour le calcul digital(2015), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry]), Laboratoire d'Analyse et de Mathématiques Appliquées (LAMA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Fédération de Recherche Bézout-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Calcul des Variations, Géométrie, Image (CVGI ), Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-Fédération de Recherche Bézout-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Calcul des Variations, Géométrie, Image (CVGI), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA) |
Jazyk: | angličtina |
Rok vydání: | 2022 |
Předmět: |
Computational Theory and Mathematics
[MATH.MATH-DG]Mathematics [math]/Differential Geometry [math.DG] Curvature estimators Digital geometry Discrete geometry Discrete Mathematics and Combinatorics Geometric measure theory Geometry and Topology MSC 52B70 65D18 49Q15 Normal cycle [INFO.INFO-DM]Computer Science [cs]/Discrete Mathematics [cs.DM] [MATH.MATH-MG]Mathematics [math]/Metric Geometry [math.MG] Theoretical Computer Science |
Zdroj: | Discrete and Computational Geometry Discrete and Computational Geometry, Springer Verlag, 2022, 68, pp.477-524. ⟨10.1007/s00454-022-00399-4⟩ Discrete and Computational Geometry, 2022, 68, pp.477-524. ⟨10.1007/s00454-022-00399-4⟩ |
ISSN: | 0179-5376 1432-0444 |
Popis: | International audience; This paper proposes a new mathematical and computational tool for infering the geometry of shapes known only through approximations such as triangulated or digital surfaces. The main idea is to decouple the position of the shape boundary from its normal vector field. To do so, we extend a classical tool of geometric measure theory, the normal cycle, so that it takes as input not only a surface but also a normal vector field. We formalize it as a current in the oriented Grassmann bundle R^3 × S^2. By choosing adequate differential forms, we define geometric measures like area, mean and Gaussian curvatures. We then show the stability of these measures when both position and normal input data are approximations of the underlying continuous shape. As a byproduct, our tool is able to correctly estimate curvatures over polyhedral approximations of shapes with explicit bounds, even when their natural normal are not correct, as long as an external convergent normal vector field is provided. Finally, the accuracy, convergence and stability under noise perturbation is evaluated experimentally onto digital surfaces. |
Databáze: | OpenAIRE |
Externí odkaz: |