基于e1范数最小化的非流形曲线族重构

摘要：

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e1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e1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.

关键词：非流形曲线、压缩传感、e1范数最小化、曲线重构

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1917-1928