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以分割為基礎(chǔ)的法向估計算法主要是通過法向的差異來構(gòu)造點之間的相似性。針對由于距離屬性的缺失使這類算法對于緊鄰面及一些光滑曲面的估計結(jié)果并不理想的問題，提出基于差異性累積與子空間傳播的法向估計算法，利用最短路將法向的差異性和點的位置信息相融合。首先，對于部分點的鄰域，找到鄰域點間的最短路，通過加最短路中點的法向差異，計算點之間的相似性;然后，利用譜分割對鄰域進行分割，選擇一子鄰域估計此點的法向;最后，為了提高效率，提出法向約束的子空間結(jié)構(gòu)傳播算法，其余鄰域的分割結(jié)果由已有的分割結(jié)果進行推斷。在 Fandisk等仿真數(shù)據(jù)和 Armadillo等真實掃描數(shù)據(jù)上的實驗結(jié)果表明，文中算法能準確地恢復(fù)模型的尖銳特征有效地克服噪聲及非均勻采樣。
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