Många geometriska bearbetningstillämpningar är känsliga för buller och skarpa egenskaper. Även om det finns ett antal verk om att upptäcka buller och skarpa drag i litteraturen, är de heuristiska. Å ena sidan använder traditionella denoiseringsmetoder filtreringsoperatörer för att avlägsna buller, men de kan sudda ut skarpa egenskaper och krympa föremålet. Å andra sidan gör buller upptäckt av funktioner, som bygger på beräkning av differentialegenskaper, opålitliga och instabila. Därför är det fortfarande svårt att upptäcka buller och egenskaper på diskreta ytor. I den här artikeln presenterar vi en strategi för frikoppling av buller och egenskaper på 3D-former. Vår strategi består av två faser. I den första fasen, en bas mesh beräknas från indata bullriga data genom en global Laplacian regularization denoising system. Den uppskattade basmaskan är garanterad att asymptotiskt konvergera till den verkliga underliggande ytan med sannolikhet en när provstorleken går till oändlighet. I den andra fasen föreslås en 1-analys komprimerad sensoroptimering för att återställa skarpa egenskaper från resterna mellan basmaska och ingångsmaska. Detta är baserat på vår upptäckt att skarpa drag kan vara glest representerade i någon sammanhängande ordbok som konstrueras av pseudo-invers matris av Laplacian av formen. Funktionerna återvinns från resterna på ett progressivt sätt. Teoretisk analys och experimentella resultat visar att vårt arbetssätt på ett tillförlitligt och robust sätt kan ta bort buller och extrahera skarpa funktioner på 3D-former.
Zhong m.fl. REF tillhandahåller en algoritm som frikopplar buller och funktioner från data.
Decoupling noise and features via weighted ℓ1-analysis compressed sensing
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}