[pt] A aquisição de malhas triangulares normalmente introduz ruídos indesejados. A remoção de ruído de malhas é uma tarefa da área de processamento geométrico que serve para remover esse tipo de distorção. Para preservar a fidelidade em relação à malha desejada, um algoritmo de remoção de ruído de malha deve preservar detalhes enquanto remove altas frequências indesejadas sobre a superfície. Vários algoritmos foram propostos para resolver este problema usando um esquema de filtragem bilateral. Neste trabalho, propomos um algoritmo de dois passos que usa vizinhança adaptativa e filtragem bilateral para remover ruído do campo normal e, em seguida, atualizar as posições dos vértices ajustando os triângulos às novas normais. A nossa contribuição principal é a computação da vizinhança adaptativa. Essa computação é formulada como problemas locais de otimização quadrática que podem ser controlados para obter o comportamento desejado da vizinhança. A proposta é comparada visual e quantitativamente com vários algoritmos propostos na literatura, usando dados sintéticos e reais. / [en] The acquisition of triangular meshes typically introduces undesired noise. Mesh denoising is a geometry processing task to remove this kind of distortion. To preserve the geometric fidelity of the desired mesh, a mesh denoising algorithm must preserve true details while removing artificial high-frequencies from the surface. Several algorithms were proposed to address this problem using a bilateral filtering scheme. In this work, we propose a two-step algorithm which uses adaptive patches and bilateral filtering to denoise the normal field, and then update vertex positions fitting the faces to the denoised normals. The computation of the adaptive patches is our main contribution. We formulate this computation as local quadratic optimization problems that we can control to obtain a desired behavior of the patch. We compared our proposal with several algorithms proposed in the literature using synthetic and real data.

[pt] À medida que o processo de digitalização avança em diversos setores, a criação de modelos digitais 3D torna-se cada vez mais necessária. Normalmente, esses modelos são construídos por designers 3D, exigindo um esforço manual considerável quando o objeto modelado é complexo. Além disso, como o designer não tem uma referência precisa na maioria dos casos, o modelo resultante está sujeito a erros de medição. No entanto, é possível minimizar o esforço de construção e o erro de medição usando técnicas de aquisição 3D e modelos CAD previamente construídos. A saída típica de uma técnica de aquisição 3D é uma nuvem de pontos 3D bruta, que precisa de processamento para reduzir o ruído inerente e a falta de informações topológicas. Os modelos CAD são normalmente usados para documentar um processo de projeto de engenharia, apresentando alta complexidade e muitos detalhes irrelevantes para muitos processos de visualização. Portanto, dependendo da aplicação, devemos simplificar bastante o modelo CAD para atender aos seus requisitos. Nesta tese, nos concentramos na construção de modelos digitais 3D a partir dessas fontes. Mais precisamente, apresentamos um conjunto de algoritmos de processamento de geometria para automatizar diferentes etapas de um fluxo de trabalho típico usado para esta construção. Primeiro, apresentamos um algoritmo de redução de ruído de nuvem de pontos que visa preservar as feições nítidas da superfície subjacente. Este algoritmo inclui soluções para a estimativa normal e problemas de detecção de feições nítidas. Em segundo lugar, apresentamos uma extensão do algoritmo de redução de ruído de nuvem de pontos para processar malhas triangulares, onde tiramos proveito da topologia explícita definida pela malha. Por fim, apresentamos um algoritmo para a simplificação extrema de modelos CAD complexos, que tendem a se aproximar da superfície externa do objeto modelado. Os algoritmos propostos são comparados com métodos de última geração, apresentando resultados competitivos e superando-os na maioria dos casos de teste. / [en] As the digitalization process advances in several industries, the creation of 3D digital models is becoming more and more required. Commonly, these models are constructed by 3D designers, requiring considerable manual effort when the modeled object is complex. In addition, since the designer does not have an accurate reference in most cases, the resulting model is prone to measurement errors. However, it is possible to minimize the construction effort and the measurement error by using 3D acquisition techniques and previously constructed CAD models. The typical output of a 3D acquisition technique is a raw 3D point cloud, which needs processing to reduce the inherent noise and lack of topological information. CAD models are typically used to document an engineering design process, presenting high complexity and too many details irrelevant to many visualization processes. So, depending on the application, we must severely simplify the CAD model to meet its requirements. In this thesis, we focus on the construction of 3D digital models from these sources. More precisely, we present a set of geometry processing algorithms to automatize different stages of a typical workflow used for this construction. First, we present a point cloud denoising algorithm that seeks to preserve the sharp features of the underlying surface. This algorithm includes solutions for the normal estimation and sharp feature detection problems. Second, we present an extension of the point cloud denoising algorithm to process triangle meshes, where we take advantage of the explicit topology defined by the mesh. Finally, we present an algorithm for the extreme simplification of complex CAD models, which tends to approximate the outer surface of the modeled object. The proposed algorithms are compared with state-of-the-art methods, showing competitive results and outperforming them in most test cases.