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Denoising point sets via L_0 minimization

机译:通过L_0最小化去噪点集

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摘要

We present an anisotropic point cloud denoising method using L_0 minimization. The L_0 norm directly measures the sparsity of a solution, and we observe that many common objects can be defined as piecewise smooth surfaces with a small number of features. Hence, we demonstrate how to apply an L_0 optimization directly to point clouds, which produces sparser solutions and sharper surfaces than either the L_1 or L_2 norm. Our method can faithfully recover sharp features while at the same time smoothing the remaining regions even in the presence of large amounts of noise.
机译:我们提出一种使用L_0最小化的各向异性点云去噪方法。 L_0范数直接衡量解决方案的稀疏性,并且我们观察到许多常见对象可以定义为具有少量特征的分段光滑表面。因此,我们演示了如何直接将L_0优化应用于点云,从而产生比L_1或L_2范数更稀疏的解决方案和更锐利的曲面。即使存在大量噪声,我们的方法也能忠实地恢复清晰的特征,同时平滑其余区域。

著录项

  • 来源
    《Computer Aided Geometric Design》 |2015年第5期|2-15|共14页
  • 作者单位

    The University of Hong Kong, Department of Computer Science, Pokfulam Road, Hong Kong;

    Texas A&M University, Department of Computer Science and Engineering, 3112 Texas A&M University, College Station, TX 77843-3112, USA;

    The University of Hong Kong, Department of Computer Science, Pokfulam Road, Hong Kong;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Point set; Denoising; L_0 minimization; L_0 sparsity;

    机译:点集;去噪;L_0最小化;L_0稀疏;

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