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Fast surface reconstruction algorithm with adaptive step size
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AI
DOI：10.1371/journal.pone.0314756.png)
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摘要
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在(Dai et al. 2023)中，作者提出了一种快速表面重建算法，该算法通过交替使用Anderson外推法和隐式渐进迭代近似法（I-PIA）从点云数据中快速收敛。该算法在迭代过程中采用固定步长以增强收敛性。为进一步提高计算效率，研究了适用于表面重建算法的自适应步长调整策略。在每次迭代中，步长根据当前残差自适应选择—较大的残差可能需要较大的步长，而较小的残差可能允许较小的步长。数值实验表明，在同等重建误差条件下，自适应步长算法所需的迭代次数和计算时间显著少于固定步长方法。这些改进显著提升了表面重建的计算性能，为后续研究和应用提供了有价值的见解。
Keyword:
PROGRESSIVE-ITERATIVE APPROXIMATION
IMPLICIT
CURVE