Investigadores del MIT han desarrollado un revolucionario enfoque de mapeo 3D que se centra en el volumen de los objetos en lugar de en sus superficies. Esta metodología podría resolver problemas en animación y diseño asistido por computadora (CAD).
Rompiendo las barreras del mapeo superficial
Las técnicas convencionales de representación de objetos 3D se basan en el mapeo de las superficies de los objetos. Estas se almacenan en las computadoras como «caparazones delgados», que modelan los contornos de un objeto, pero no la masa interna. Este enfoque puede provocar problemas como deformaciones inesperadas en la animación de personajes.
El equipo de investigadores del MIT ha superado estas limitaciones desarrollando un método que asigna volúmenes a volúmenes, en lugar de superficies a superficies. Para ello, representan las formas como mallas de tetraedros que incluyen la masa interna de un objeto 3D. El algoritmo que han creado es capaz de mover y estirar las esquinas de estos tetraedros para alinearlos con una forma objetivo.
Logrando alineaciones más precisas con el mapeo volumétrico
Este nuevo enfoque permite modelar de manera más precisa las partes finas de un objeto, evitando las deformaciones y las inversiones típicas del mapeo basado en superficies. Este avance en el modelado 3D acerca el mapeo geométrico a la realidad física, permitiendo una mayor precisión en la alineación de las formas, incluso en casos en los que las formas de entrada son geométricamente distintas.
Aplicaciones y desafíos
Esta nueva técnica tiene un amplio rango de aplicaciones. Podría ser utilizada para transferir los movimientos de un personaje 3D animado previamente a un nuevo modelo 3D o escaneo. Asimismo, puede transferir texturas, anotaciones y propiedades físicas de una forma 3D a otra. Esto tiene aplicaciones no sólo en computación visual, sino también en fabricación computacional e ingeniería.
Aunque este avance en mapeo volumétrico representa un salto importante, los investigadores reconocen que su algoritmo enfrenta ciertas dificultades. Por ejemplo, tiene problemas al alinear formas que requieren un gran cambio de volumen, como el mapeo de una forma con interior lleno a una con cavidad interior. Para superar estas limitaciones, están trabajando en la optimización del algoritmo para reducir el tiempo de procesamiento.
Perspectivas futuras
Además de mejorar el rendimiento del algoritmo, los investigadores están considerando la posibilidad de aplicar esta metodología en el campo de la medicina. Por ejemplo, podría ser útil en la interpretación de señales de resonancia magnética, creando un puente entre los enfoques de mapeo utilizados en la visión por computadora médica y los gráficos por computadora.
El desarrollo de este algoritmo impulsado por un análisis teórico de simetría, demuestra que los métodos simétricos de comparación de formas tienden a tener un mejor rendimiento en la comparación y alineación de objetos. Esta nueva forma de entender el mapeo en 3D abre un mundo de posibilidades para una representación más precisa y realista de los objetos en el espacio tridimensional.
Fuente: MIT News