論文の概要: Geometric and Learning-based Mesh Denoising: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00841v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 06:54:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-05 12:25:25.115044
• Title: Geometric and Learning-based Mesh Denoising: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: 幾何学的および学習に基づくメッシュ分類:包括的調査
• Authors: Honghua Chen, Mingqiang Wei, Jun Wang
• Abstract要約: メッシュデノイングはデジタル幾何学処理の基本的な問題である。 従来の幾何学的アプローチと最近の学習に基づく手法の両方を含むメッシュ認知の進歩を概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.652531757914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mesh denoising is a fundamental problem in digital geometry processing. It seeks to remove surface noise, while preserving surface intrinsic signals as accurately as possible. While the traditional wisdom has been built upon specialized priors to smooth surfaces, learning-based approaches are making their debut with great success in generalization and automation. In this work, we provide a comprehensive review of the advances in mesh denoising, containing both traditional geometric approaches and recent learning-based methods. First, to familiarize readers with the denoising tasks, we summarize four common issues in mesh denoising. We then provide two categorizations of the existing denoising methods. Furthermore, three important categories, including optimization-, filter-, and data-driven-based techniques, are introduced and analyzed in detail, respectively. Both qualitative and quantitative comparisons are illustrated, to demonstrate the effectiveness of the state-of-the-art denoising methods. Finally, potential directions of future work are pointed out to solve the common problems of these approaches. A mesh denoising benchmark is also built in this work, and future researchers will easily and conveniently evaluate their methods with the state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: メッシュデノイングはデジタル幾何学処理の基本的な問題である。 表面のノイズを除去し、表面固有の信号を可能な限り正確に保存する。 従来の知恵は、スムーズな表面への特別な先行の上に構築されてきたが、学習ベースのアプローチは、一般化と自動化において大きな成功を収めている。 本研究では,従来の幾何学的アプローチと最近の学習手法の両方を含むメッシュ認知の進歩を包括的にレビューする。 まず、読者にデノージングタスクを知ってもらうために、メッシュデノージングの一般的な4つの問題をまとめます。 次に、既存のdenoisingメソッドの2つの分類を提供する。 さらに、最適化、フィルタ、データ駆動ベースの技術を含む3つの重要なカテゴリを紹介し、詳細に分析する。 定性的および定量的な比較を行い,最先端の分別手法の有効性を示す。 最後に、これらのアプローチの共通問題を解くために、今後の研究の潜在的方向性が指摘される。 メッシュデノケーションベンチマークもこの作業で構築されており、将来の研究者は、最先端のアプローチでメソッドを簡単かつ便利に評価する。

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