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公开(公告)号：CN118097025A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410347005.5
申请日：2024-03-25
Applicant: 福州大学
IPC: G06T17/00 , G06V10/762
Abstract: 本发明涉及一种抗异常值干扰的复杂曲面重构方法及系统，通过将学生t分布和均值漂移聚类算法结合成一个数据预处理机制，再将这个预处理机制和局部影响域的概念引入到传统径向基函数中来获得稳健且高精度的重构曲面算法。在曲面重构问题中，能够针对被污染的数据，通过剔除异常值并对影响域中保留的点进行局部径向基函数拟合，能够稳健地生成高精度的曲面模型。其突出特点包括高精度、卓越稳健性，且无需设定阈值等参数。该方法能够抑制高度污染的异常值，提供最符合数据真实形状的重构结果。本发明可广泛应用于三维建模、逆向工程、计算机图形学等领域。
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