【摘 要】
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网格去噪是计算机图形学中的经典问题，而如何在去除噪声的同时保持网格的特征结构是这一研究方向所面临的最大挑战。本文提出一种具有稀疏性的全局网格去噪方法，该方法源于
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网格去噪是计算机图形学中的经典问题，而如何在去除噪声的同时保持网格的特征结构是这一研究方向所面临的最大挑战。本文提出一种具有稀疏性的全局网格去噪方法，该方法源于信号处理理论中稀疏表示的基本思想，通过优化全局能量函数来去除网格模型的噪声，同时能够保持网格模型的特征结构。该方法共分为两个步骤，第一步为网格面法向量的滤波，首先建立全局优化模型，对噪声网格的面法向量进行滤波优化，其中引入(l)1范数来保证解的稀疏性，使得优化后新的面法向量能够保持网格的特征结构；第二步为网格曲面的重建，根据第一步得到的新的面法向量，按照面法向量的定义，建立最小二乘意义下的网格顶点的重建模型，求解得到新的网格曲面。
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