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J-GLOBAL ID：201802283147868062   整理番号：18A0142376

移動RPCAを介したポイントクラウド雑音除去【Powered by NICT】

Point Cloud Denoising via Moving RPCA

著者 (2件)： Mattei E. (Contractor) ,  Castrodad A. (NGA, Springfield, VA, USA)
資料名： Computer Graphics Forum  (Computer Graphics Forum)
巻： 36  号： 8  ページ： 123-137  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1703A  ISSN： 0167-7055  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 雑音性点雲データの復元のためのアルゴリズムを提案した,移動ロバスト主成分分析(MRPCA)と呼ばれる。重複二次元部分空間の集合として点雲をモデル化し,重複近傍間の協調を促進するモデルを提案した。最先端スパースモデリングに基づく画像雑音除去と同様に,推定点位置は局所平均化によって計算した。さらに提案手法は,著しく劣化した観測を明示的にモデル化,配向した法線を必要とせず,局所的及び大域的構造を考慮に入れた。鋭い特徴は重み付きl_1最小化による保存されている,重みは,局在的近傍における法線ベクトル間の類似性を測定する。提案したアルゴリズムは,既存の点雲の雑音除去手法と比較し,競争力のある結果を得た。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 類似性 ,  *雑音 ,  モデル ,  主成分分析 ,  二次元 ,  アルゴリズム ,  モデリング ,  ロバスト性 ,  *雑音除去
準シソーラス用語： 法線ベクトル ,  画像雑音除去 ,  スパースモデリング ,  最先端 ,  近傍 ,  部分空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 点雲 ,  ロバストPCA(主成分分析) ,  幾何学処理 ,  雑音除去 ,  スパースモデリング ,  I3.3[CG]計算幾何学とオブジェクトモデリング曲線表面固体と物体表現

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ポイント ,  クラウド ,  雑音除去