25320.稀疏方法在網(wǎng)格去噪中的應用

1、碩士學位論文稀疏方法在網(wǎng)格去噪中的應用TheApplicationofSparsityMethodinMeshDenoising學21101027大連理工大學DalianUniversityofTechnology大連理工大學碩士學位論文摘要隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展和進步，三維數(shù)據(jù)正被應用于越來越多的場景之中。在計算機圖形學中，三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)是最常用的三維數(shù)據(jù)格式，人們也因此將許多注意力放在了對三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)的處理之上。而在這一領域中，網(wǎng)格

2、的去噪、變形以及對應等問題都是十分經(jīng)典且極富挑戰(zhàn)的。本文主要研究的是網(wǎng)格去噪的問題，對于該問題，已經(jīng)出現(xiàn)了許多基于不同思想的方法，但是，如何在去除噪聲的同時保持網(wǎng)格的特征結(jié)構(gòu)仍是面臨的最大挑戰(zhàn)。本文提出一種基于稀疏方法的全局網(wǎng)格去噪方法，該方法源于信號處理理論中稀疏表示的基本思想，通過優(yōu)化全局能量函數(shù)來去除網(wǎng)格模型的噪聲，同時能夠較好地保持網(wǎng)格數(shù)據(jù)的特征結(jié)構(gòu)。該方法共分為兩個步驟，第一步為網(wǎng)格面法向量的濾波，首先建立全局優(yōu)化模型，對噪聲

3、網(wǎng)格的面法向量進行濾波優(yōu)化，其中引入Zl范數(shù)來保證解的稀疏性，使得優(yōu)化后新的面法向量能夠在去除噪聲的同時保持網(wǎng)格的特征結(jié)構(gòu)；第二步為網(wǎng)格曲面的重建，根據(jù)第一步得到的新的面法向量，按照面法向量的定義，建立最小二乘意義下的網(wǎng)格頂點的重建模型，求解該模型得到網(wǎng)格曲面頂點的新位置。另外，由于該模型是全局方法，避免了現(xiàn)有濾波方法可能出現(xiàn)的不收斂等問題，能夠取得比較滿意的去噪效果，而且優(yōu)化目標函數(shù)中只有一個參數(shù)，便于控制濾波優(yōu)化的效果。最后，通過大