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计算机软件及计算机应用
基于低维流形模型的图拉普拉斯正则化的点云去噪算法
针对目前点云去噪算法易忽略边缘特征的问题,为了保留点云的显著结构特征,提高点云去噪的精度,提出一种基于低维流形的去噪算法。假设点云分布在高维空间的低维流形上,利用点云间表面的自相似性建立图拉普拉斯模型以近似流形结构,结合图的正则化约束,实现点云的精确去噪,最后通过计算均方误差对算法进行定量评价。实验结果表明,提出的点云去噪算法具有较小的误差,并且能够较好地保留视觉显著结构特征。
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科技和产业
2021年09期
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