【摘 要】
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为了在降噪的同时保持点云的几何特征,并较好地处理离群点,通过对传统的法向量修正方法进行改进,提出基于L1中值滤波的点云平滑方法.根据核回归估计理论建立一种法向修正的框架,并在此框架下引入二阶Hessian矩阵,提高了法向估计的精度;以经典的L1中值理论为基础,提出一种迭代降噪的方法,并指出了该方法与mean-shift方法和双边滤波方法的联系.实验结果表明,该法向修正及点云平滑方法简单、有效,在处
【基金项目】
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国家自然科学基金（60673006 U0935004）
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为了在降噪的同时保持点云的几何特征,并较好地处理离群点,通过对传统的法向量修正方法进行改进,提出基于L1中值滤波的点云平滑方法.根据核回归估计理论建立一种法向修正的框架,并在此框架下引入二阶Hessian矩阵,提高了法向估计的精度;以经典的L1中值理论为基础,提出一种迭代降噪的方法,并指出了该方法与mean-shift方法和双边滤波方法的联系.实验结果表明,该法向修正及点云平滑方法简单、有效,在处理原始点云时具有优势.
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