基于法向投票张量与二值优化的网格去噪
计算机视觉与模式识别
2017-08-22 v2 图形学
微分几何
摘要
本文提出一种基于张量乘法的平滑算法，其遵循两步去噪方法。与其他传统的平均方法不同，我们的方法使用基于元素的法向投票张量来计算平滑曲面。通过对所提张量引入二值优化以及局部二值邻域概念，我们的算法比先前的方法更好地保留锐利特征并产生更平滑的脐点区域。此外，我们基于平均边长对不同种类的噪声进行了随机分析。定量和视觉结果表明，与最先进的平滑方法相比，我们的方法性能更优。
引用
@article{arxiv.1607.07427,
title = {Mesh Denoising based on Normal Voting Tensor and Binary Optimization},
author = {S. K. Yadav and U. Reitebuch and K. Polthier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1607.07427},
year = {2017}
}
备注
13 pages