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基于点云的球面三维逆向建模被引量：6: 2013年; 球面拟合是三维逆向建模中面临的亟待解决的复杂难题之一。它广泛应用于零件检测、建筑物结构恢复建模、医学血管和细胞模拟领域。论文改进了对三维球面点云进行直接拟合的方法,得到球面的相关几何参量,并在速度和精确度上都获得了提高。论文对拟合相关参数和噪声影响进行分析,并否定了对选定的数据集分组整合的算法。LM(Levenberg-Marquardt)算法是最广泛应用的最小二乘法二次曲面拟合的方法之一,本算法在与LM算法的对比中凸显了算法在时间和某些情况下精度的优越性,为进一步研究三维图形拟合重建恢复等工作打下了基础。; 李胜男林晓陈言马利庄; 关键词：球面

基于点云的三维物体重现: 点云数据上的三维物体重现是计算机视觉领域中一个很重要的方向,解决这个问题的算法有很多.其中基于最小二乘问题的Levenberg-Marquart算法是一个很好的方案,但是该算法对噪声很敏感,为了减少噪声对精度的影响,于是...; 胡甘乐陈言李胜男林晓马利庄; 关键词：计算机视觉点云数据鲁棒性; 文献传递

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陈言