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公开(公告)号：CN116205815A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310150308.3
申请日：2023-02-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于图像去噪领域，具体地说，是一种三维点云去噪的装置及方法，该装置及方法基于拉普拉斯正则化子空间非局部低秩学习，将先前提出的像素块的低维流模型扩展到点云中的表面块，使用面片的图拉普拉斯正则化器得到3D点云图像的流形维度，然后基于图像点云的高维信息位于低维子空间的原理，采用子空间非局部低秩因子研究子空间的非局部自相似性，估计由非局部相似三维面片生成的三维张量，最后使用三维张量构建去噪模型，得到视觉和量化指标更优的去噪图像，该方法得到的去噪后的图像点云可以更好地保留了视觉上显著的结构特征，量化指标也很好。
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