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文檔簡介
1、特征保護(hù)的三維網(wǎng)格模型去噪算法的研究是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中的一大研究熱點(diǎn)。之前的大多數(shù)去噪方法都是利用局部的信息求法向量和曲率,然后調(diào)整點(diǎn)的坐標(biāo)位置。然而在高強(qiáng)度的噪聲下,通過局部信息計(jì)算出來的法向量和曲率的精度不夠,導(dǎo)致點(diǎn)的朝著錯誤的方向更新。在這篇論文中,我們考慮三維網(wǎng)格模型的非局部自相似性并提出了一種新穎的基于空間結(jié)構(gòu)組稀疏表示的去噪算法。之后我們又將去噪算法應(yīng)用到曲面重建中,并取得了巨大的成功。
為了更好的利用三維模型自身的
2、特征,我們提出同時考慮三維模型中點(diǎn)和面的信息來構(gòu)造局部空間結(jié)構(gòu),在文章中我們稱為K-環(huán)空間結(jié)構(gòu)。三維模型中的空間結(jié)構(gòu)不像圖像中規(guī)則的小塊那樣容易測量塊之間的相似度,我們提出利用點(diǎn)云配準(zhǔn)算法來定義兩個空間結(jié)構(gòu)之間的距離函數(shù)。利用三維模型的非局部自相似性,我們將相似的空間結(jié)構(gòu)堆疊到一個結(jié)構(gòu)組中,這個空間結(jié)構(gòu)組作為我們的去噪單元。然后自適應(yīng)的字典學(xué)習(xí)的方式將用來有效的表示這個空間結(jié)構(gòu)組。最終,每個去噪后的點(diǎn)將由所有包含這些點(diǎn)的空間結(jié)構(gòu)的加權(quán)平
3、均得到。對比實(shí)驗(yàn)證明,我們提出的去噪方法比其它基于法向量的去噪方法效果更好,特別是在高強(qiáng)度的噪聲下。
之后,我們將空間結(jié)構(gòu)組稀疏表示的去噪方法應(yīng)用于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的曲面重建上。由于點(diǎn)云數(shù)據(jù)只含有點(diǎn)的信息,局部空間結(jié)構(gòu)只能通過K-近鄰的方式來構(gòu)造,之后相似的空間結(jié)構(gòu)仍然構(gòu)造成一個組,用稀疏表示的方式來對這個空間結(jié)構(gòu)組進(jìn)行去噪。點(diǎn)云數(shù)據(jù)去噪處理結(jié)束后,我們用滾球算法來構(gòu)造三角形曲面信息。對比實(shí)驗(yàn)證明,我們提出的曲面重建算法特別適合處理帶
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