网格去噪算法

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网格去噪算法


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10、具有高分辨率细节的网格去噪鲁棒算法
stone的博客
10-02 14
本文提出了一种鲁棒且高效的三角形网格去噪算法，能够有效保留高分辨率细节和浅不连续特征。该方法通过提取无杂波子邻域（USN）进行面法线滤波，并利用最小二乘法重建顶点位置。基于共享最近邻（SNN）相似度的密度聚类策略克服了传统方法在特征保持与噪声去除之间的矛盾，在多种类型网格上均表现出优越的去噪效果、良好的计算效率和强鲁棒性。实验结果表明，该方法在细节保留和L2误差方面优于现有主流方法，适用于三维建模、工业设计和医学影像处理等领域。
压缩感知DOA算法在信号源方向估计中的应用与实践
最新发布
weixin_28888459的博客
08-14 864
传统上，DOA估计主要依靠如下几种算法：波束形成（Beamforming）：通过适当调整阵列中各天线单元的加权系数，构造出一个或多个指向特定方向的波束以增强接收信号。多重信号分类（MUSIC）：基于信号子空间分解的算法，利用信号与噪声子空间正交的特性来估计DOA。旋转不变技术（ESPRIT）：通过构造阵列信号的旋转不变量，估计信号源的方向。尽管上述算法在特定条件下能够提供良好的DOA估计性能，但它们都存在一定的局限性，尤其是在信号环境复杂或实时性要求高的应用场景中。
网格向量必须包含特征点。_聊聊网格处理-网格去噪1
weixin_39886251的博客
11-27 603
前 言通过三维扫描获取的网格数据往往不够光滑，细节不够突出，其原因有很多，比如由于物体本身材质易反光，导致基于光学三角测量原理的扫描仪设备获取的深度不够准；扫描仪设备硬件限制，导致容易受环境干扰，形成杂点。对物体表面细节的恢复要求，则是考验扫描仪应对深度不连续区域的处理能力。前端处理不好的瑕疵会直接体现在生成的网格上，那么如何对网格进行去噪平滑？回答这个问题前，首先要看问题的潜台词。把网格平滑成一...
一种网格去噪算法（基于平均面法向的均值滤波）
拉风小宇的博客
06-25 3688
算法原文来自 Mesh smoothing via mean and median filtering applied to face normals——H. Yagou, Y. Ohtake, and A. Belyaev MathWorks论坛中有Two functions for smoothing/denoising of triangular meshes给出了这种算法的Matlab代
网格去噪算法（L0 Minimization）
01-08 886
网格去噪算法（L0 Minimization） 　　[He et al. 2013]文章提出了一种基于L0范数最小化的三角网格去噪算法。该思想最初是由[Xu et al. 2011]提出并应用于图像平滑，假设c为图像像素的颜色向量，▽c为颜色向量的梯度，设置目标函数为：minc |c – c*|2 + |▽c|0，其中|▽c|0为▽c的L0范数，c*为原始图像的颜色向量。通过引入辅助变量δ，优化
网格去噪(Mesh-Denoising)
a_student_2020的博客
01-09 1124
本项目基于《Non-Iterative, Feature-Preserving Mesh Smoothing》论文，实现了一种非迭代、特征保留的网格去噪算法。项目通过Python环境下的Jupyter Notebook演示了算法原理与流程，包括利用高斯函数作为空间权重和影响权重，对目标顶点在局部三角面片上的投影进行加权平均，从而平滑噪声同时保留边缘特征。在C++实现部分，借助OpenMesh库完成了OBJ文件的读取、处理与保存，通过高斯权重计算和顶点投影等步骤对整个网格进行平滑处理，并记录每个顶点的移动日志
网格去噪的几种算法（利用Laplacian矩阵）
拉风小宇的博客
06-23 7666
最近在做网格去噪的东西，看了几篇文章，值得推荐的是“Vertex-Based Diffusion for 3-D Mesh Denoising”这篇文章，基本讲清楚了几种去噪方式的理论。 在Toolbox graph工具箱中提供了三种去除噪声的算法，都是利用离散的Laplacian算子和Laplacian矩阵，下面分别介绍
基于各向异性曲面拟合的特征保持网格去噪算法-SpringerStatic.pdf
09-15
《基于各向异性曲面拟合的特征保持网格去噪算法》 在计算机图形学和三维建模领域，网格去噪是一项至关重要的任务，旨在消除模型中的噪声，同时尽可能保留其几何特征。Wang J和Yu Z在他们的研究中提出了一种创新的...
精选资源
3DGeometry:ICP 对齐和网格去噪（扩散和双边到顶点法线）
06-22
去噪 网格去噪实现了五种不同的方法； Denoise1 - 对顶点应用双边滤波器，使用 KNN 进行正常计算[1]； Denoise2 - 对顶点应用双边滤波器，使用单环邻居进行正常计算[1]； Denoise3 - 将双边滤波器应用于顶点，直接...
论文研究-一种保持特征的三角网格去噪方法 .pdf
08-21
通过实际案例图例分析，我们可以看到基于双边滤波的保特征网格去噪算法能够有效地改善由于噪声带来的影响，恢复模型的清晰特征，为三维模型处理提供了更精确的方法。该方法的提出，不仅为三角网格去噪提供了一种新的...
三种传统去噪方法MATLAB代码
05-15
关于数字图像去噪MATLAB代码，三种传统去噪方法 其中有均值滤波 中值滤波维纳滤波的MATLAB代码 可以运行
数据特征预处理（数据缩放）
weixin_42067873的博客
10-27 1953
我们在进行特征抽取后，需要根据算法的要求，使用特定的统计方法（数学方法）将数据转换成其所需格式（算法要求的数据）。对于不同的数据类型有不同的转换方法。 （1）数值类型数据 对于数值类型数据可采用标准的缩放，其方法有： 归一化 标准化 缺失值处理 （2）类别型数据 采用one-hot编码，像字典、文本数据进行特征抽取，转成了one-hot编码。 （3）时间类型 采用时间切分的方式。 注意：这里主要说说数值型数据的预处理方式。 特征预处理模块：sklearn.preprocessing
三维网格去噪算法（L0 Minimization）
weixin_30740581的博客
01-08 574
　　[He et al. 2013]文章提出了一种基于L0范数最小化的三角网格去噪算法。该思想最初是由[Xu et al. 2011]提出并应用于图像平滑，假设c为图像像素的颜色向量，▽c为颜色向量的梯度，设置目标函数为：minc |c – c*|2 + |▽c|0，其中|▽c|0为▽c的L0范数，c*为原始图像的颜色向量。通过引入辅助变量δ，优化函数变为：minc,δ |c – c*|2 + β...
网格去噪基础学习记录
看风景的薇薇的博客
05-19 339
TVCG11双边滤波 算法基础： 将nj改写成矩阵[n1,n2,n3,…,nt]，可将前面的W矩阵化为稀疏矩阵，即下面所列的W矩阵中有很多0元素，但乘以后面的N矩阵后就可以得到nj。 编程基础： constint &x一般用于用户定义的参数传进来，固定值不允许改变。 Eigen::Vector3d用于存点坐标，double类型的数值 normals_in = m-pMesh->m_face_normals，每次初始化后取得法向量的值有差异（正负号，大小轻微差异）...
三角网格去噪-DNF_Net论文解读
weixin_43894075的博客
12-04 2570
三角网格去噪-DNF_Net解读 用三维扫描仪或者深度相机获取的原始三维模型，都不可避免的含有噪声。这些含有噪声的三维模型需要做去噪处理，以便后续应用。三维模型常见的表示形式是点云或者三角网格，对应的就是点云去噪、三角网格去噪。 本文讲解一篇用深度学习方法做三角网格去噪的方法。 三角网格去噪方法可以分成两类：第一类是直接移动三角网格中的顶点位置，达到去噪的目的。第二类是先对三角网格中每个三角面片的法向进行调整（也可以称之为法向滤波或者法向域去噪），然后根据根据调整后的法向，移动顶点的位置，达到去噪的目的。
Yoshua Bengio团队通过在网络「隐藏空间」中使用降噪器以提高深度神经网络的「鲁棒性」
人工智能学家
04-12 778
原文来源：arXiv  作者：Alex Lamb、Jonathan Binas、Anirudh Goyal、Dmitriy Serdyuk、Sandeep Subramanian、Ioannis Mitliagkas、Yoshua Bengio「雷克世界」编译：嗯~是阿童木呀、KABUDA、EVA导语：深度神经网络在各种各样的重要任务中取得了令人印象深刻的成果。但有一点，对不同于训练分布的数据进行
【3维视觉】mesh denoising 网格去噪方法对比
weixin_43693967的博客
10-24 707
本文介绍了2020年以来基于神经网络的智能网格去噪方法，主要进行了去噪效果对比
图像网格噪声处理
qq_43275608的博客
12-25 388
变换，将图像显示在频率域中，通过观察频谱图，发现其中包含八个较为明显的亮点，这些亮点在原图中就是网格。2.巴特沃斯陷波带阻滤波器传递函数乘以傅里叶变换的结果（左下图）（参见数字图像处理207页）3.手动圈选特定位置，将选定位置的值设置为频谱图中的最小值，（代码见参考[1]）1.对频谱图设置一个阈值二值化进行阈值分割，然后通过膨胀腐蚀等操作找到这些亮斑。
点云的拉普拉斯去噪算法
11-14
根据提供的引用内容，没有直接提到点云的拉普拉斯去噪算法。但是，点云去噪的方法有很多种，其中就包括了拉普拉斯去噪算法。下面是点云的拉普拉斯去噪算法的介绍： 拉普拉斯去噪算法是一种基于网格的去噪算法，它的基本思想是通过对网格上的顶点进行平滑处理来去除噪声。具体来说，该算法首先将点云转换为网格，然后对网格上的顶点进行拉普拉斯平滑处理，最后再将平滑后的网格转换回点云。 下面是点云的拉普拉斯去噪算法的步骤： 1.将点云转换为网格。 2.计算每个顶点的邻域顶点，并计算邻域顶点的平均值。 3.对每个顶点进行拉普拉斯平滑处理，即将该顶点的坐标替换为该顶点坐标与邻域顶点平均值的差。 4.将平滑后的网格转换回点云。 下面是点云的拉普拉斯去噪算法的Python代码示例： ```python import numpy as np import open3d as o3d # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd") # 将点云转换为网格 mesh, _ = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_poisson(pcd) # 对网格上的顶点进行拉普拉斯平滑处理 for i in range(10): vertices = np.asarray(mesh.vertices) laplacian_vertices = [] for j in range(len(vertices)): neighbors = mesh.vertex_neighbors[j][1:] laplacian_vertex = np.mean(vertices[neighbors], axis=0) laplacian_vertices.append(laplacian_vertex) mesh.vertices = o3d.utility.Vector3dVector(laplacian_vertices) # 将平滑后的网格转换回点云 pcd_smooth = mesh.sample_points_poisson_disk(10000) o3d.visualization.draw_geometries([pcd_smooth]) ```
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