Många algoritmer för formanalys och formbearbetning bygger på exakta uppskattningar av olika information såsom normals och krökning. I de flesta miljöer måste man dock vara försiktig kring icke släta områden av formen där dessa mängder inte är lätta att dendera. Detta problem är särskilt framträdande med punktmolnsdata, som är okontinuerliga överallt. I detta papper presenterar vi en eektiv och robust metod för att extrahera huvudkurvor, skarpa egenskaper och normala riktningar av en bitvis slät yta från dess punktmoln provtagning, med teoretiska garantier. Vår metod är integrerad i naturen och använder convolved covariance matriser av Voronoi celler i punktmolnet vilket gör det bevisligen robust i närvaro av buller. Vi visar analytiskt att vår metod återvinner korrekta huvudkurvor och huvudsakliga kurvor riktningar i släta delar av formen, och korrekt funktion riktningar och har vinklar vid de skarpa kanterna på en bitvis slät yta, med felet avgränsas av Hausdor avstånd mellan punktmolnet och den underliggande ytan. Med hjälp av samma analys ger vi teoretiska garantier för en modifikation av en tidigare föreslagen normal skattningsteknik. Vi illustrerar riktigheten av både huvudsaklig krökningsinformation och dragextraktion i närvaro av varierande bullernivåer och provtagningstäthet på en mängd olika modeller.
Merigot m.fl. REF uppskattar huvudkurvor och normala riktningar på den underliggande ytan från ett punktmoln med hjälp av en så kallad Voronoï covariance-mått och ger värdefulla teoretiska garantier.
Robust Voronoi-based Curvature and Feature Estimation
{'venue': 'SIAM/ACM JOINT CONFERENCE ON GEOMETRIC AND PHYSICAL MODELING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}