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Curvature-aware simplification for point-sampled geometry

Journal of Zhejiang University-Science C(Computers and Electronics) 2011年第3期12卷 184-194页

作者： Zhi-xun SU Zhi-yang LI Yuan-di ZHAO Jun-jie CAO School of flCathematical Sciences Dalian University of Technology Dalian 116024 China

We propose a novel curvature-aware simplification technique for point-sampled geometry based on the locally optimal projection(LOP) *** algorithm includes two new ***,a weight term related to surface variation at each point is introduced to the classic LOP *** produces output points with a spatially adaptive ***,for speeding up the convergence of our method,an initialization process is proposed based on geometry-aware stochastic *** to the initialization,the relaxation process achieves a faster convergence rate than those initialized by uniform *** simplification method possesses a number of distinguishing *** particular,it provides resilience to noise and outliers,and an intuitively controllable distribution of ***,we show the results of our approach with publicly available point cloud data,and compare the results with those obtained using previous *** method outperforms these methods on raw scanned data.

关键词： Point-sampled geometry Particle simulation locally optimal projection Simplification

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