基于几何均值的三维网格滤波方法

简介

提出一种复杂度低且能简单有效地进行噪声的去除,并且能够较好地保持模型关键特征的网格滤波方法。首先基于对几何均值滤波方法已有的研究,通过使用网格数据点的空间位置属性,将经典的几何均值滤波算法推广至三维空间;然后应用双边滤波的基本思想提升滤波器的鲁棒性;最后基于同态滤波的理论来设计迭代公式对顶点位置进行更新迭代,以达到简单有效的特征保持滤波的目的。与其他4种经典方法的对比实验表明了文中算法的有效性。此外降噪模型误差数据的对比分析表明,与其他方法相比,该方法具有下述优点在尖锐特征模型上的均方误差(MSE)能显著下降(>0.01),在具有连续特征的模型上MSE也有所下降(>0.001)。实验结果表明了该算法对噪声网格模型的处理具有良好的鲁棒性。