Vi föreslår en robust normal skattningsmetod för både punktmoln och maskor med hjälp av en låggradig matris approximationsalgoritm. Först beräknar vi en lokal isotropisk struktur för varje punkt och finner dess liknande, icke-lokala strukturer som vi organiserar in i en matris. Vi visar sedan att en låggradig matris approximationsalgoritm kan göra en robust uppskattning av normalvärden för både punktmoln och maskor. Dessutom tillhandahåller vi en ny filtreringsmetod för punktmolnsdata för att jämna ut positionsdata för att passa de uppskattade normalerna. Vi visar tillämpningar av vår metod för att peka molnfiltrering, punkt ställa upsampling, ytrekonstruktion, mesh denoising, och geometrisk textur borttagning. Våra experiment visar att vår metod överträffar nuvarande metoder i både visuell kvalitet och noggrannhet.
Lu och hans kollegor REF föreslog en låggradig matris approximationsmetod för geometrifiltrering och demonstrerade olika geometriska bearbetningstillämpningar.
Low Rank Matrix Approximation for Geometry Filtering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}