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Feature-preserving smoothing of point-sampled geometry
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJAST) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Advanced Science and Technology 바로가기
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- 통권
- vol.4 (2009.03)바로가기
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- 페이지
- pp.39-46
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A147271
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Based on noise intensity, in this paper, we propose a feature-preserving smoothing algorithm for point-sampled geometry (PSG). The noise intensity of each sample point on PSG is first measured by using a combined criterion. Based on mean shift clustering, the PSG is then clustered in terms of the local geometry-features similarity. According to the cluster to which a sample point belongs, a moving least squares surface is constructed, and in combination with noise intensity, the PSG. is finally denoised. Some experimental results demonstrate that the algorithm is robust, and can smooth out the noise efficiently while preserving the surface features.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Measuring the noise intensity
3. Mean shift clustering for PSG
4. Smoothing of PSG
5. Experimental results and discussion
6. Conclusion
Reference
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJAST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJAST)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Advanced Science and Technology
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2005-4238
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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