Academic literature on the topic 'Laplacian smoothing'
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Journal articles on the topic "Laplacian smoothing"
Field, David A. "Laplacian smoothing and Delaunay triangulations." Communications in Applied Numerical Methods 4, no. 6 (November 1988): 709–12. http://dx.doi.org/10.1002/cnm.1630040603.
Full textWang, Xiao Ling, and Hui Zhao. "Virtual Mechanical Equipment Model Smoothing." Advanced Materials Research 156-157 (October 2010): 355–59. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.156-157.355.
Full textO'sullivan, Finbarr. "Discretized Laplacian Smoothing by Fourier Methods." Journal of the American Statistical Association 86, no. 415 (September 1991): 634–42. http://dx.doi.org/10.1080/01621459.1991.10475089.
Full textHansbo, Peter. "Generalized Laplacian smoothing of unstructured grids." Communications in Numerical Methods in Engineering 11, no. 5 (May 1995): 455–64. http://dx.doi.org/10.1002/cnm.1640110510.
Full textGu, SuiCheng, Ying Tan, and XinGui He. "Laplacian smoothing transform for face recognition." Science China Information Sciences 53, no. 12 (November 26, 2010): 2415–28. http://dx.doi.org/10.1007/s11432-010-4099-1.
Full textXiao, Lei, Guoxiang Yang, Kunyang Zhao, and Gang Mei. "Efficient Parallel Algorithms for 3D Laplacian Smoothing on the GPU." Applied Sciences 9, no. 24 (December 11, 2019): 5437. http://dx.doi.org/10.3390/app9245437.
Full textXi, Ning, Yinjie Sun, Lei Xiao, and Gang Mei. "Designing Parallel Adaptive Laplacian Smoothing for Improving Tetrahedral Mesh Quality on the GPU." Applied Sciences 11, no. 12 (June 15, 2021): 5543. http://dx.doi.org/10.3390/app11125543.
Full textGriffin, M. P., F. Chen, K. L. McMahon, G. Campbell, S. J. Wilson, S. E. Rose, M. Veidt, C. J. Bennett, M. Wegner, and D. M. Doddrell. "Measuring cardiac strain using Laplacian smoothing splines." ANZIAM Journal 44 (April 1, 2003): 249. http://dx.doi.org/10.21914/anziamj.v44i0.681.
Full textVollmer, J., R. Mencl, and H. Muller. "Improved Laplacian Smoothing of Noisy Surface Meshes." Computer Graphics Forum 18, no. 3 (September 1999): 131–38. http://dx.doi.org/10.1111/1467-8659.00334.
Full textZhan, Yi. "The Nonlocalp-Laplacian Evolution for Image Interpolation." Mathematical Problems in Engineering 2011 (2011): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2011/837426.
Full textDissertations / Theses on the topic "Laplacian smoothing"
Bacchiocchi, Silvia. "Implementazione di algoritmi di smoothing per modelli tridimensionali di componenti aerospaziali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020.
Find full textTronchin, Edoardo. "Implementazione di algoritmi di smoothing per strutture aerospaziali ottimizzate topologicamente." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020.
Find full textLu, Yibiao. "Statistical methods with application to machine learning and artificial intelligence." Diss., Georgia Institute of Technology, 2012. http://hdl.handle.net/1853/44730.
Full textGarg, Deepak. "Smoothing Wavelet Reconstruction." Thesis, 2013. http://hdl.handle.net/1969.1/149509.
Full textStein, Oded. "Smoothness Energies in Geometry Processing." Thesis, 2020. https://doi.org/10.7916/d8-1mb2-pb03.
Full textBarroqueiro, Bruno João da Fonseca. "Methodologies for an optimum mechanical design of space structures obtained from additive manufacturing." Doctoral thesis, 2020. http://hdl.handle.net/10773/29822.
Full textO uso do fabrico aditivo por camadas está a crescer a um elevado ritmo devido À elevada liberdade de projeto de estruturas. Assim, a complexidade das estruturas pode ser aumentada significativamente sem incrementos significativos nos custos. Todavia, a viabilidade económica do fabrico aditivo por camadas é fortemente dependente de uma exploração inteligente da liberdade de projeto estrutural. Na verdade, o fabrico aditivo por camadas só é rentável em peças de elevada complexidade e valor acrescentado. Adicionalmente, o comportamento mecânico de materiais processados através do fabrico aditivo por camadas é ainda um desafio por resolver devido à existência de defeitos, incertezas na caracterização de materiais e nos seus métodos de velicação. Deste modo, o objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma metodologia robusta que permita o projeto mecânico ótimo de estruturas obtidas por fabrico aditivo para a indústria espacial. Para isso, foram estabelecidas duas tarefas principais. A primeira tarefa está relacionada com a caracterização mecânica da liga Ti6Al4V, processada através da fusão seletiva a laser. Portanto, foi realizado uma campanha de testes experimentais com provetes da liga Ti6Al4V composta por testes macroscópicos homogéneos (tração, compressão, densidade, dureza e fadiga) e testes microscópicos (deteção de defeitos usando uma análise com recurso à tomografia microcomputorizada). Foi verificado que estas amostras exibem melhor propriedades estáticas que amostras idênticas produzidas através de processos tradicionais. Contudo, a sua repetibilidade ainda é um desafio (particularmente o comportamento à fadiga), sendo necessário mais testes. Adicionalmente, estas campanhas experimentais são onerosas e, consequentemente, é crítico obter mais informação por cada teste realizado. Dado o desenvolvimento dos métodos de medição full-field, as estratégias de calibração de modelos de material propiciam o uso de provetes heterogéneos em testes mecânicos. No ^âmbito deste trabalho apresenta-se uma metodologia de otimização topológica indireta capaz de projetar uma grande variedade de provetes heterógenos. Posteriormente apresenta-se um indicador de desempenho baseado na quantidade de estados de tensão para selecionar o provete mais promissor. A segunda tarefa está relacionada com a definição do ciclo de engenharia para o fabrico aditivo por camadas de estruturas metálicas nas suas fases principais: (i) projeto para fabrico aditivo por camadas, (ii) transição entre a otimização topológica e o fabrico aditivo por camadas, (iii) simulação do seu processo de fabrico e sua verificação estrutural e (iv) fabrico. Relativamente à primeira fase, o fabrico aditivo por camadas proporciona uma grande liberdade geométrica, contudo existe limitações ao design. Portanto é apresentada uma metodologia de projeto sistemática, baseada num algoritmo de otimização topológica capaz de incorporar as principais limitações de projeto do fabrico aditivo por camadas tais como a espessura mínima e ângulo do material sem suporte. Adicionalmente, a tarefa complexa de efetuar a transição entre os resultados da otimização topológica e uma geometria final suave também é objeto de estudo. A tarefa anteriormente referida baseia-se na suavização Laplaciana que por sua vez se baseia no novo conceito de difusão mutável. Este novo conceito apresenta melhores e mais promissores resultados que os algoritmos clássicos. Adicionalmente, é apresentado uma nova restrição de volume que proporciona um menor impacto nos indicadores estruturais escolhidos. Relativamente às restantes fases, estas são analisadas através de casos de estudo industriais. A título exemplar, a simulação do processo de fabrico pode fornecer informações crucias para a escolha da direção de fabrico que, por sua vez, pode ditar a diferença entre o sucesso ou o insucesso durante o fabrico. O impacto deste trabalho está relacionado com melhorias na (i) caracterização de materiais produzidos através de fabrico aditivo por camadas assim como nas geometrias de provetes usados durante a sua caracterização e no (ii) ciclo de projeto em engenharia de estruturas obtidas através do fabrico aditivo por camadas, permitindo soluções estruturais com maior eficiência e menor custo para indústria espacial.
Programa Doutoral em Engenharia Mecânica
Books on the topic "Laplacian smoothing"
Franke, Richard H. Laplacian smoothing splines with generalized cross validation for objective analysis of meteorological data. Monterey, California: Naval Postgraduate School, 1985.
Find full textBook chapters on the topic "Laplacian smoothing"
Yang, Ying, Holly Rushmeier, and Ioannis Ivrissimtzis. "Order-Randomized Laplacian Mesh Smoothing." In Mathematical Methods for Curves and Surfaces, 312–23. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-67885-6_17.
Full textZhihong, Mao, Ma Lizhuang, Zhao Mingxi, and Li Zhong. "A Modified Laplacian Smoothing Approach with Mesh Saliency." In Smart Graphics, 105–13. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11795018_10.
Full textLi, Zhenyu, Fenlin Liu, and Adrian G. Bors. "3D Steganalysis Using Laplacian Smoothing at Various Levels." In Cloud Computing and Security, 223–32. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-00021-9_21.
Full textChen, Ligang, Yao Zheng, Jianjun Chen, and Yi Liang. "An Improved Laplacian Smoothing Approach for Surface Meshes." In Computational Science – ICCS 2007, 318–25. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-72584-8_41.
Full textAi, Guoguo, Hui Yan, Jian Yang, and Xin Li. "Beyond Laplacian Smoothing for Semi-supervised Community Detection." In Knowledge Science, Engineering and Management, 174–87. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-82153-1_15.
Full textBadri, Hicham, Mohammed El Hassouni, and Driss Aboutajdine. "Kernel-Based Laplacian Smoothing Method for 3D Mesh Denoising." In Lecture Notes in Computer Science, 77–84. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-31254-0_9.
Full textChen, Li, Hongzhi Zhang, Dongwei Ren, David Zhang, and Wangmeng Zuo. "Fast Augmented Lagrangian Method for Image Smoothing with Hyper-Laplacian Gradient Prior." In Communications in Computer and Information Science, 12–21. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-45643-9_2.
Full textUl Rahman, Jamshaid, Akhtar Ali, Masood Ur Rehman, and Rafaqat Kazmi. "A Unit Softmax with Laplacian Smoothing Stochastic Gradient Descent for Deep Convolutional Neural Networks." In Communications in Computer and Information Science, 162–74. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5232-8_14.
Full textZhou, Wei, Rencan Peng, Lihua Zhang, and Wanjin Wang. "Topographic feature line extraction from point cloud based on SSV and HC-Laplacian smoothing." In Advances in Energy and Environment Research, 235–42. Taylor & Francis Group, 6000 Broken Sound Parkway NW, Suite 300, Boca Raton, FL 33487-2742: CRC Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1201/9781315212876-45.
Full textIqbal, Mansoor, Muhammad Awais Rehman, Naveed Iqbal, and Zaheer Iqbal. "Effect of Laplacian Smoothing Stochastic Gradient Descent with Angular Margin Softmax Loss on Face Recognition." In Communications in Computer and Information Science, 549–61. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5232-8_47.
Full textConference papers on the topic "Laplacian smoothing"
Aupy, Guillaume, JeongHyung Park, and Padma Raghavan. "Locality-Aware Laplacian Mesh Smoothing." In 2016 45th International Conference on Parallel Processing (ICPP). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/icpp.2016.74.
Full textM. A. Manmi, Kawa. "New Weights in Laplacian Smoothing on Triangular Mesh." In 1st International Conference on Information Technology. Lebanese French University - LFU, 2017. http://dx.doi.org/10.25212/icoit17.039.
Full textZhou, Yuanfeng, Caiming Zhang, and Shanshan Gao. "A Quasi-Laplacian Smoothing Approach on Arbitrary Triangular Meshes." In 2007 10th IEEE International Conference on Computer-Aided Design and Computer Graphics. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/cadcg.2007.4407895.
Full textGutfinger, Ron S., and Raj Abraham. "Subsmoothing: An Optimized Smoothing Method." In ASME 1993 International Computers in Engineering Conference and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 1993. http://dx.doi.org/10.1115/cie1993-0014.
Full textVervenne, K., and F. van Keulen. "Accuracy improvement of semi-analytical design sensitivities by Laplacian smoothing." In 19th AIAA Applied Aerodynamics Conference. Reston, Virigina: American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2001. http://dx.doi.org/10.2514/6.2001-1497.
Full textParthasarathy, V. N., and Srinivas Kodiyalam. "A Constrained Optimization Approach to Finite Element Mesh Smoothing." In ASME 1991 International Computers in Engineering Conference and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 1991. http://dx.doi.org/10.1115/cie1991-0064.
Full textTan, Ke, and Yuan Gao. "Three-Dimensional Liver Reconstruction Based on Marching Cube and Revised Laplacian Smoothing." In 2016 International Conference on Intelligent Control and Computer Application (ICCA 2016). Paris, France: Atlantis Press, 2016. http://dx.doi.org/10.2991/icca-16.2016.59.
Full textShin, Jeong-Ho, Yiyong Sun, Woongchan Jung, Joon-Ki Paik, and Mongi A. Abidi. "Adaptive regularized noise smoothing of dense range image using directional Laplacian operators." In Photonics West 2001 - Electronic Imaging, edited by Brian D. Corner, Joseph H. Nurre, and Roy P. Pargas. SPIE, 2001. http://dx.doi.org/10.1117/12.424896.
Full textDaun, K. J. "Infrared Species Limited Data Tomography Through Tikhonov Reconstruction." In ASME 2009 Heat Transfer Summer Conference collocated with the InterPACK09 and 3rd Energy Sustainability Conferences. ASMEDC, 2009. http://dx.doi.org/10.1115/ht2009-88218.
Full textYahiaoui, B., H. Borouchaki, A. Benali, and C. Bennis. "Optimization of Dynamic 3D Hex-dominant Mesh Adapted for Basins Simulation Using the Smoothing Laplacian 2D." In ECMOR XIII - 13th European Conference on the Mathematics of Oil Recovery. Netherlands: EAGE Publications BV, 2012. http://dx.doi.org/10.3997/2214-4609.20143256.
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