<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=186336"><dc:title>Ovrednotenje predstavitve z Gaussovimi packami z uporabo različnih pristopov upodabljanja in rekonstrukcije oblakov točk</dc:title><dc:creator>Gojković,	Katarina	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Bohak,	Ciril	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Lesar,	Žiga	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>Računalniška grafika</dc:subject><dc:subject>upodabljanje</dc:subject><dc:subject>oblaki točk</dc:subject><dc:subject>Gaussovo packanje</dc:subject><dc:subject>rekonstrukcija slik</dc:subject><dc:subject>kompresija scene</dc:subject><dc:description>V tem delu predstavimo cevovod za kompresijo oblakov točk v predstavitev s 3D gaussovkami, ki namesto neposredne kompresije geometrije sceno optimizira za kakovostno upodabljanje iz poljubnega pogleda. Ker postopek optimizacije gaussovk zahteva fotografije scene z znanimi pozicijami kamer, ki za oblake točk pogosto niso na voljo, jih nadomestimo s sintetičnimi pogledi, zajetimi neposredno iz oblaka točk. Ovrednotili smo štiri tehnike upodabljanja takih sintetičnih pogledov: kroge, obrnjene proti kameri, kroge in izotropne 2D gaussovke orientirane glede na normale površine ter nov pristop DSORAC, ki vrzeli med točkami zapolni na podlagi globine, gostote in razdalje do najbližje obarvane točke. Pristop smo preizkusili na štirih vsebinsko in po načinu zajema raznolikih skupinah podatkov: aerolasersko skeniranih scenah, izoliranih objektih, sintetičnem oblaku točk ter terestričnih mobilnih zajemih mesta, kar omogoča oceno splošnosti pristopa. Poleg primerjave tehnik upodabljanja smo izvedli še študijo vpliva velikosti inicializacijskega vzorca oblaka točk pri optimizaciji gaussovk. Dodatno smo ovrednotili tudi vpliv stopnje sferičnih harmonikov na kakovost upodobitev in doseženo kompresijsko razmerje. Rezultati kažejo, da dosežena kompresijska razmerja segajo od približno 13- do več kot 170-kratnega zmanjšanja velikosti glede na izvorni oblak točk, odvisno od izbire velikosti inicializacijskega vzorca in stopnje sferičnih harmonikov. Prav tako pokažemo, da postopno dodajanje stopenj sferičnih harmonikov predstavlja učinkovitejši in vizualno doslednejši mehanizem za prilagajanje ravni podrobnosti kot zmanjševanje števila gaussovk v predstavitvi.</dc:description><dc:date>2026</dc:date><dc:date>2026-08-31 11:20:14</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>186336</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
