基于自适应权值的点云三维物体重建算法研究

来源 :图学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ycboyyb
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
基于三维扫描点云数据的三维物体重建是计算机图形学中非常重要的课题,在计算机动画、医学图像处理等多方面都有应用。其中基于最小二乘问题的Levenberg-Marquart算法和基于极大似然估计的M-Estimator算法都是不错的方案。但是当点的数量过多过少或者点云中有噪声时,这些方案产生的结果都会有较大的误差,影响重建的效果。为了解决这两个问题,结合Levenberg-Marquart算法和M-Estimator算法,提出了一种新的算法。该算法结合Levenberg-Marquart算法较快的收敛性
其他文献
针对传统张量投票算法在散乱点云特征提取过程中计算复杂、算法效率低等问题,提出了基于解析张量投票的散乱点云特征提取。首先,深入分析张量投票理论的基本思想,分析传统张量投