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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Bootstrap-Based Normal Reconstruction

verfasst von : Ahmad Ramli, Ioannis Ivrissimtzis

Erschienen in: Curves and Surfaces

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We propose a bootstrap-based method for normal estimation on an unorganised point set. Experimental results show that the accuracy of the method is comparable with the accuracy of the widely used Principal Component Analysis. The main advantage of our approach is that the variance of the normals over the bootstrap samples can be used as a confidence value for the estimated normal. In a proposed application, we use the confidence values to construct a bilateral Gaussian filter for normal smoothing.

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Metadaten
Titel
Bootstrap-Based Normal Reconstruction
verfasst von
Ahmad Ramli
Ioannis Ivrissimtzis
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-27413-8_38