Återuppbyggnad är en förutsättning närhelst en diskret signal behöver samplas om till följd av omvandling såsom texturkartläggning, bildmanipulering, volymskärning. och rendering. Vi presenterar en ny metod för karakterisering och mätning av rekonstruktionsfel inom det rumsliga området. Vår metod använder Classical Shannons provtagningsteorem som grund för att utveckla felgränser. Vi använder denna formulering för att för första gången ge ett effektivt sätt att garantera ett fel som är bundet vid varje punkt genom att variera storleken på återuppbyggnadsfiltret. Vi går längre för att stödja positionsadaptiv rekonstruktion och dataadaptiv rekonstruktion som anpassar filterstorleken till platsen för återuppbyggnadspunkten och datavärdena i dess närhet. Vi demonstrerar effektiviteten hos våra metoder med 1D-signaler, 2D-signaler (bilder) och 3D-signaler (volymer).
Machiraju och Yagel REF utvärderade felet bundet av återuppbyggnadsfilter baserat på filterstorlek.
Reconstruction Error Characterization and Control: A Sampling Theory Approach
{'venue': 'IEEE Trans. Vis. Comput. Graph.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}