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题名基于l_1范数最小化的非流形曲线族重构
被引量:3
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作者
骆沛
吴壮志
夏春和
马腾
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机构
北京航空航天大学计算机学院
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第9期1917-1928,共12页
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文摘
从散乱点集重构曲线族在计算机视觉、逆向工程和医学图像处理等方面有着广泛的应用,非流形曲线族重构是其中的难点问题.文中在压缩传感理论基础上,提出一种基于l1范数最小化的非流形曲线族重构方法.该方法首先将散乱点集的法矢和位置信号表示为稀疏形式,通过l1范数优化方法,重建法矢信号和位置信号;之后,根据重建的法矢和位置计算点集的双边权,在此基础上构建最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST)来重构曲线族;最后通过后处理过程,完成对重构曲线族的开闭处理.实验表明,该算法能处理包含开、闭曲线,流形、非流形曲线,以及具有尖锐特征的曲线等复杂情况的曲线族,并且对噪声较鲁棒.
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关键词
非流形曲线
压缩传感
e1范数最小化
曲线重构
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Keywords
non-manifold curve
compressive sensing
e1 minimization
curve reconstruction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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