Abstract-För ytrekonstruktion problem med bullriga och ofullständiga intervall data, en Bayesian estimering metod kan förbättra den övergripande kvaliteten på ytorna. Bayesian metoden för ytuppskattning bygger på en sannolikhetsterm, som knyter ytberäkningen till indata, och föregående, som säkerställer ytjämnhet eller kontinuitet. Detta dokument introducerar en ny högordnad, icke-linjär före för ytrekonstruktion. Den föreslagna tidigare kan släta komplexa, bullriga ytor, samtidigt som skarpa, geometriska egenskaper, och det är en naturlig generalisering av kantbevarande metoder i bildbehandling, såsom anisotrop diffusion. En exakt lösning skulle kräva att man löser en fjärde ordningens partiell differentialekvation (PDE), vilket kan vara svårt med konventionella numeriska tekniker. Vår strategi är att lösa ett kaskadsystem med två andra ordningens PDE, som liknar det ursprungliga fjärde ordningens system. Denna strategi bygger på observationen att generaliseringen av bildbehandling till ytor innebär filtrering av ytnormalerna. Vi löser en PDE för att bearbeta det normala och en för att återställa ytan till det normala. Dessutom genomför vi de tillhörande ytdeformationerna med hjälp av nivåuppsättningar. Därför kan algoritmen rymma mycket komplexa former med godtyckliga och föränderliga topologier. Denna uppsats ger den matematiska formuleringen och beskriver de numeriska algoritmerna. Vi visar också resultat med hjälp av räckvidd och medicinska data.
Ickelinjära förehavanden för ytnormaler visas i ett ytrekonstruktionsprogram i REF.
Higher-order nonlinear priors for surface reconstruction
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}