【摘 要】
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网格特征检测在计算机图形学领域起到了非常关键的作用。针对现有的特征检测算法大多数基于微分几何量，对噪声比较敏感、运行速度慢、对于过渡特征处理不够理想的问题，本文提出了一种基于稀疏性优化的网格特征检测算法。该算法主要包括以下三个过程：首先，利用带l1范数稀疏性约束项和l2范数误差项的Laplacian能量函数对网格进行光顺，得到光顺后网格顶点的移动向量di；其次，将每个顶点的移动向量投影到该点的法方
【机 构】
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大连理工大学数学科学学院，辽宁大连 116024 中国科学技术大学数学科学学院，安徽合肥 2300
【出 处】
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第九届中国计算机图形学大会(Chinagraph‘2012)
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网格特征检测在计算机图形学领域起到了非常关键的作用。针对现有的特征检测算法大多数基于微分几何量，对噪声比较敏感、运行速度慢、对于过渡特征处理不够理想的问题，本文提出了一种基于稀疏性优化的网格特征检测算法。该算法主要包括以下三个过程：首先，利用带l1范数稀疏性约束项和l2范数误差项的Laplacian能量函数对网格进行光顺，得到光顺后网格顶点的移动向量di；其次，将每个顶点的移动向量投影到该点的法方向上得到每个顶点的移动距离di(在法方向上投影是因为，如果一个网格的质量很差，通过优化光顺后计算出来的顶点移动向量也会发生比较大的移动，但是这些移动只是在平面上移动，而它们在其法向上的移动距离非常小，所以通过法向投影后位于平面上点的移动距离会非常小)，根据移动距离的大小提取合适的特征点；最后，对提取的特征点进行后处理，使得特征点更为完整。
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