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胡国飞,彭群生.各向异性点模型去噪算法.软件学报,2004,15(zk):215-221
各向异性点模型去噪算法
An Anisotropie Denoising Algorithm for Point-Sampled Models
  
DOI:
中文关键词:  并发性  面向对象  继承反常  渐增式继承  范畴论
英文关键词:point-sampled model  PCA  surface vaxiation  anisotropic  danoising
基金项目:Supported by the National Nstural Science Foundation of China under Crant No.60103017(国家自然科学基金);the National Crand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No.2002CB312101(国家重点基础研究发展规划(973))
作者单位
胡国飞 浙江大学 CAD&CG 国家重点实验室浙江 杭州 310027
浙江大学 计算机学院浙江 杭州 310027 
彭群生 浙江大学 CAD&CG 国家重点实验室浙江 杭州 310027 
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中文摘要:
      提出一种点模型的各向异性去噪算法.三维扫描仪获取的点模型不可避免地附有噪声,而去噪算法的目标是在对具有大规模教据量的点模型进行快速处理的同时,保持模型固有的几何特征针对这两个标准提出算法,首先通过局部邻域主元分析估计采样点的法向和曲率等内蕴几何量,并充分考虑采样点的空间分布以及内蕴几何量之间的关系,应用Gaussian核函数来各向异牲地扩散噪声信号,达到快速去噪和光顺点模型的目的.实验结果和对比数据表明,所提出的算法简单而高效.
英文摘要:
      An anisotropic dvnoising algorithm for point-sampled models is proposed in this paper.Point-sampled models obtained by 3D scanning devices inevitably contain some undesirable noises.Aiming at quickly removing the isolated noises and preserving the appearance of geometrical sharp features,the local spatial geometry and range components including normal and curvature information arc considerably taken into account.and the noises are anisotropieally diffused by applying Gaussian kernel function to compute influence weights of neighbors and moving vertex along normal direction.The method is compared with previous algorithms It is proved that it is simple and efficient.
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