鲁棒估计器在3D网格降噪中的应用
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Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60373070, 60521002, 60573147 (国家自然科学基金)

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    从最小平方估计的观点揭示了最小平方估计与Laplacian光顺算法之间的关联,并进一步提出了M-估计器在网格光顺中的应用,最后延伸M-估计器至二次加权的M-估计器,在抑制噪声的同时有效地保持了表面特征.在本质上,二次加权的M-估计器就是双向滤波器.

    Abstract:

    In this paper, the link between least-squares (LS) estimator and Laplacian smoothing method from the point of view of LS method is firstly disclosed. Further more, an M-estimator for mesh filtering is presented. At last, the M-estimator is extended to the re-weighted M-estimator to remove noise while preserving the surface feature efficiently. The re-weighted M-estimator is bilateral filtering in natural.

    参考文献
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引用本文

毛志红,马利庄,赵明喜.鲁棒估计器在3D网格降噪中的应用.软件学报,2007,18(2):453-460

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  • 收稿日期:2005-11-06
  • 最后修改日期:2006-05-11
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