[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.

Yes / The development of the patchwise Partial Di erential Equation (PDE) framework a few years a- go has paved the way for the PDE method to be used in mesh signal processing. In this paper we, for the rst time, extend the use of the PDE method to progressive mesh compression and mesh denoising. We, meanwhile, upgrade the existing patchwise PDE method in patch merging, mesh partitioning, and boundary extraction to accommodate mesh signal processing. In our new method an arbitrary mesh model is partitioned into patches, each of which can be represented by a small set of coe cients of its PDE spectral solution. Since low- frequency components contribute more to the recon- structed mesh than high-frequency ones, we can achieve progressive mesh compression and mesh denoising by manipulating the frequency terms of the PDE solution. Experimental results demonstrate the feasibility of our method in both progressive mesh compression and mesh denoising.