Littérature scientifique sur le sujet « Point cloud denoising »
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Articles de revues sur le sujet "Point cloud denoising"
Hou, Wenguang, Taiwai Chan et Mingyue Ding. « Denoising point cloud ». Inverse Problems in Science and Engineering 20, no 3 (avril 2012) : 287–98. http://dx.doi.org/10.1080/17415977.2011.603087.
Texte intégralSi, Shuming, Han Hu, Yulin Ding, Xuekun Yuan, Ying Jiang, Yigao Jin, Xuming Ge, Yeting Zhang, Jie Chen et Xiaocui Guo. « Multiscale Feature Fusion for the Multistage Denoising of Airborne Single Photon LiDAR ». Remote Sensing 15, no 1 (2 janvier 2023) : 269. http://dx.doi.org/10.3390/rs15010269.
Texte intégralZHAO, Fu-qun. « Hierarchical point cloud denoising algorithm ». Optics and Precision Engineering 28, no 7 (2020) : 1618–25. http://dx.doi.org/10.37188/ope.20202807.1618.
Texte intégralLiang, Xin He, Jin Liang et Chen Guo. « Scatter Point Cloud Denoising Based on Self-Adaptive Optimal Neighborhood ». Advanced Materials Research 97-101 (mars 2010) : 3631–36. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.97-101.3631.
Texte intégralLi, Zhiyuan, Jian Wang, Zhenyu Zhang, Fengxiang Jin, Juntao Yang, Wenxiao Sun et Yi Cao. « A Method Based on Improved iForest for Trunk Extraction and Denoising of Individual Street Trees ». Remote Sensing 15, no 1 (25 décembre 2022) : 115. http://dx.doi.org/10.3390/rs15010115.
Texte intégralLeal, Esmeide, German Sanchez-Torres et John W. Branch. « Sparse Regularization-Based Approach for Point Cloud Denoising and Sharp Features Enhancement ». Sensors 20, no 11 (5 juin 2020) : 3206. http://dx.doi.org/10.3390/s20113206.
Texte intégralNex, F., et M. Gerke. « Photogrammetric DSM denoising ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XL-3 (11 août 2014) : 231–38. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xl-3-231-2014.
Texte intégralMugner, E., et N. Seube. « DENOISING OF 3D POINT CLOUDS ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-2/W17 (29 novembre 2019) : 217–24. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-2-w17-217-2019.
Texte intégralLiu, Q., X. Jin, Y. J. Yang, Y. C. Zou et W. Zhang. « Optimization of point cloud preprocessing algorithm for equipped vehicles ». Journal of Physics : Conference Series 2383, no 1 (1 décembre 2022) : 012080. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2383/1/012080.
Texte intégralCUI Xin, 崔. 鑫., 闫秀天 YAN Xiu-tian et 李世鹏 LI Shi-peng. « Feature-preserving scattered point cloud denoising ». Optics and Precision Engineering 25, no 12 (2017) : 3169–78. http://dx.doi.org/10.3788/ope.20172512.3169.
Texte intégralThèses sur le sujet "Point cloud denoising"
Lee, Kai-wah, et 李啟華. « Mesh denoising and feature extraction from point cloud data ». Thesis, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong), 2009. http://hub.hku.hk/bib/B42664330.
Texte intégralLee, Kai-wah. « Mesh denoising and feature extraction from point cloud data ». Click to view the E-thesis via HKUTO, 2009. http://sunzi.lib.hku.hk/hkuto/record/B42664330.
Texte intégralIRFAN, MUHAMMAD ABEER. « Joint geometry and color denoising for 3D point clouds ». Doctoral thesis, Politecnico di Torino, 2021. http://hdl.handle.net/11583/2912976.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Point cloud denoising"
Zaman, Faisal, Ya Ping Wong et Boon Yian Ng. « Density-Based Denoising of Point Cloud ». Dans 9th International Conference on Robotic, Vision, Signal Processing and Power Applications, 287–95. Singapore : Springer Singapore, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-1721-6_31.
Texte intégralPistilli, Francesca, Giulia Fracastoro, Diego Valsesia et Enrico Magli. « Learning Graph-Convolutional Representations for Point Cloud Denoising ». Dans Computer Vision – ECCV 2020, 103–18. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-58565-5_7.
Texte intégralLi, Yushi, et George Baciu. « PC-OPT : A SfM Point Cloud Denoising Algorithm ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 280–91. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-62362-3_25.
Texte intégralMao, Aihua, Zihui Du, Yu-Hui Wen, Jun Xuan et Yong-Jin Liu. « PD-Flow : A Point Cloud Denoising Framework with Normalizing Flows ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 398–415. Cham : Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-20062-5_23.
Texte intégralSiyong, Fu, et Wu Lushen. « Denoising Point Cloud Based on the Connexity of Spatial Grid ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 12–19. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-00214-5_2.
Texte intégralCastillo, Edward, Jian Liang et Hongkai Zhao. « Point Cloud Segmentation and Denoising via Constrained Nonlinear Least Squares Normal Estimates ». Dans Mathematics and Visualization, 283–99. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-34141-0_13.
Texte intégralMorales, Rixio, Yunhong Wang et Zhaoxiang Zhang. « Unstructured Point Cloud Surface Denoising and Decimation Using Distance RBF K-Nearest Neighbor Kernel ». Dans Advances in Multimedia Information Processing - PCM 2010, 214–25. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-15696-0_20.
Texte intégralChen, Lei, Yuan Yuan et Shide Song. « Hierarchical Denoising Method of Crop 3D Point Cloud Based on Multi-view Image Reconstruction ». Dans Computer and Computing Technologies in Agriculture XI, 416–27. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-06137-1_38.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Point cloud denoising"
Gao, Xianz, Wei Hu et Zongming Guo. « Graph-Based Point Cloud Denoising ». Dans 2018 IEEE Fourth International Conference on Multimedia Big Data (BigMM). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/bigmm.2018.8499090.
Texte intégralLuo, Shitong, et Wei Hu. « Score-Based Point Cloud Denoising ». Dans 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/iccv48922.2021.00454.
Texte intégralHuang, Wenming, Yuanwang Li, Peizhi Wen et Xiaojun Wu. « Algorithm for 3D Point Cloud Denoising ». Dans 2009 Third International Conference on Genetic and Evolutionary Computing (WGEC 2009). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/wgec.2009.139.
Texte intégralAlmonacid, Jonathan, Celia Cintas, Claudio Derieux et Mirtha Lewis. « Point Cloud Denoising using Deep Learning ». Dans 2018 Argentine Congress of Computer Science and Research Development (CACIDI). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/cacidi.2018.8584185.
Texte intégralLuo, Shitong, et Wei Hu. « Differentiable Manifold Reconstruction for Point Cloud Denoising ». Dans MM '20 : The 28th ACM International Conference on Multimedia. New York, NY, USA : ACM, 2020. http://dx.doi.org/10.1145/3394171.3413727.
Texte intégralShang, Xin, Rong Ye, Hui Feng et Xueqin Jiang. « Robust Feature Graph for Point Cloud Denoising ». Dans 2022 7th International Conference on Communication, Image and Signal Processing (CCISP). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/ccisp55629.2022.9974370.
Texte intégralSmítka, Václav, et Martin Štroner. « 3D scanner point cloud denoising by near points surface fitting ». Dans SPIE Optical Metrology 2013, sous la direction de Fabio Remondino, Mark R. Shortis, Jürgen Beyerer et Fernando Puente León. SPIE, 2013. http://dx.doi.org/10.1117/12.2020254.
Texte intégralXing, Jinrui, Hui Yuan, Chen Chen et Tian Guo. « Wiener Filter-Based Point Cloud Adaptive Denoising for Video-based Point Cloud Compression ». Dans MM '22 : The 30th ACM International Conference on Multimedia. New York, NY, USA : ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3552457.3555733.
Texte intégralPhuong, Nguyen Thi Huu, Dang Van Duc et Nguyen Truong Xuan. « LIDAR POINT CLOUD DENOISING METHOD USING NOMINAL POINT SPACING (NPS) ». Dans THE 14TH NATIONAL CONFERENCE ON FUNDAMENTAL AND APPLIED INFORMATION TECHNOLOGY RESEARCH. Nhà xuất bản Khoa học tự nhiên và Công nghệ, 2021. http://dx.doi.org/10.15625/vap.2021.0073.
Texte intégralLi, Xiaozhi, et Xiaojiu Li. « 3D Body Point Cloud Data Denoising and Registration ». Dans 2009 Second International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/icicta.2009.376.
Texte intégral