3D曲面重建之移动最小二乘法

最新推荐文章于 2025-03-19 13:57:44 发布
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分类专栏： 3D视觉从入门到精通 文章标签： 算法 人工智能 机器学习 python 计算机视觉
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本文探讨了3D曲面重建中的最小二乘法，包括全局最小二乘估计、全局加权最小二乘拟合、加权局部最小二乘和移动最小二乘法。在复杂的3D数据集中，移动最小二乘法通过在每个数据点及其邻域拟合低阶多项式，提供更精确的表面重建解决方案。

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本文我们思考这样一个问题：如何在一组逐点值的给定域上估计该域的一般函数？

这种估计对于给定域上PDE数值的求解，根据扫描数据进行表面重建，或者理解采集到数据的数据结构都有所帮助。下面介绍几种常见的最小二乘法：

一、全局最小二乘估计

为了解决多项式拟合中的未知系数，我们构建如下的目标函数：

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D曲面重建之移动最小二乘法编程
TechPulseZ的博客
08-13 267
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两阶段最小二乘法原理_3D曲面重建之移动最小二乘法
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01-10 612
来源：公众号3D视觉工坊作者：天啦撸「3D视觉工坊」技术交流群已经成立，目前大约有12000人，方向主要涉及3D视觉、CV&深度学习、SLAM、三维重建、点云后处理、自动驾驶、CV入门、三维测量、VR/AR、3D人脸识别、医疗影像、缺陷检测、行人重识别、目标跟踪、视觉产品落地、视觉竞赛、车牌识别、硬件选型、学术交流、求职交流、ORB-SLAM系列源码交流、深度估计等。工坊致力于干货输出，不...
移动最小二乘法（Moving Least Squares, MLS）原理和c++实现
最新发布
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03-19 1184
是一种局部加权回归方法，通过对每个查询点邻域内的数据点进行加权最小二乘拟合，生成光滑的曲面或曲线。与传统最小二乘法不同，MLS的拟合函数随查询点位置动态变化，适用于非均匀采样数据与复杂几何建模。：对每个点应用MLS，用邻域点的加权平均更新其位置。，在其邻域内找到最优拟合函数。
最小二乘估计_3D曲面重建之移动最小二乘法
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来源：公众号|3D视觉工坊（系投稿）作者：天啦撸「3D视觉工坊」技术交流群已经成立，目前大约有12000人，方向主要涉及3D视觉、CV&深度学习、SLAM、三维重建、点云后处理、自动驾驶、CV入门、三维测量、VR/AR、3D人脸识别、医疗影像、缺陷检测、行人重识别、目标跟踪、视觉产品落地、视觉竞赛、车牌识别、硬件选型、学术交流、求职交流、ORB-SLAM系列源码交流、深度估计等。工坊致力于...
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01-04 2886
http://www.sci.utah.edu/~shachar/Publications/crpss.pdf
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建立了一种基于移动最小二乘(Moving Least-Squares MLS)法的曲线曲 面拟合方法这种方法对传统的最小二乘(LS)法的作了比较大的改进使生成的曲线曲面具 有精度高光滑性好等许多优点详细介绍了移动最小二乘法的原理应用和特点并且给 出了使用移动最小二乘法进行曲线曲面拟合的程序设计流程最后给出了曲线拟合和空间散 乱数据曲面拟合算例将拟合结果与最小二乘拟合结果作了比较分析了MLS 拟合曲线曲 面的光滑性和拟合质量表明了该方法的优越性和有效性
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