Garcia, E.Baldassarri, S.Olmos, S.Luis Matey and Juan Carlos Torres2014-01-262014-01-262008978-3-905673-69-2https://doi.org/10.2312/LocalChapterEvents/CEIG/CEIG08/225-232Este artículo presenta un algoritmo de simplificación para una población de objetos 3D. Aunque las poblaciones o conjuntos de objetos son un tipo de datos muy conocido en el procesado digital de imágenes, los algoritmos de simplificación se han centrado normalmente en objetos individuales y el problema de la simplificación de poblaciones continúa abierto. El algoritmo que se propone en este artículo utiliza la información estadística de la forma, que nos proporciona la población, como guía en la simplificación. La variabilidad de la población puede expresarse con menos variables que instancias en la población. Esta mejora es notable cuando la población es grande. También se presenta una nueva métrica de desviación geométrica para evaluar la calidad de la simplificación efectuada en toda la población. Esta métrica es simétrica e independiente del algoritmo utilizado para simplificar. Una población de estructuras cerebrales se ha simplificado utilizando nuestro algoritmo de simplificación estadística y el método de eliminación de vértices. Los resultados de ambos se han comparado y se ha analizado su calidad mediante la métrica de desviación geométrica definida en este trabajoCategories and Subject Descriptors (according to ACM CCS): I.3.5 [Computer Graphics]: Computational Geometry and Object Modeling I.4.8 [Image Processing and Computer Vision]: Shape