该软件包包含一组工具，允许使用移动最小二乘算法实时变形点和图像。 这是一种无需使用薄板样条算法提供的计算扩展技术即可获得良好图像变形的快速技术。 该算法发表在Scott Schaefer，Travis McPhail，Joe Warren的论文“使用最小二乘法进行图像变形”中

最小二乘法是常用的曲线拟合方法。 但是对于一些特殊的函数，由于全局逼近，传统的最小二乘法很难得到足够的精度。 移动最小二乘（MLS）可以通过局部逼近拟合任何可微函数。 在这里分享MLS2D包，尽情享受吧！

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基于曲率的适应性移动最小二乘曲面重构，黄运保，李海艳，本文提出了一种基于点云数据主曲率计算的适应性移动最小二乘曲面重构方法。此方法在基于积分不变量的球体和球面邻域主分量分析基

Moving Least Squares（移动最小二乘Matlab源代码）

移动最小二乘法拟合数据软件-移动最小二乘拟合软件说明.pdf 本帖最后由 jacket2015 于 2015-2-17 23:09 编辑 移动最小二乘拟合软件（附加任意已知函数最小二乘拟合以及神经网络拟合） 功能描述： 1、 本软件具有利用移动最小二乘拟合数据并提供预测的功能。该功能用来拟合n变量输入1个变量输出系统，所拟合的m组数据以m×形式按照每行n 1个数据的样式放置于txt, xls或者xlsx格式的文件中；所预测的数据为m×n形式按照每行n个数据的样式放置于txt, xls或者xlsx格式的文件中。本软件中，移动最小二乘拟合采用文献[移动最小二乘法在多功能传感器数据重构中的应用]的拟合模型。拟合支持模型优化，以尽可能地得到小的平方误差和值。该拟合支持基于1阶到4阶基函数的移动最小二乘拟合，以满足不同的精度要求。移动最小二乘拟合不给出最终拟合函数的具体形式。但给出最终的拟合误差，和数据预测。2、 本软件具有高达6个自变量，20个拟合参数的用户自定义函数的最小二乘数据拟合功能。所拟合的数据为m×形式按照每行n 1个数据的样式放置于txt, xls或者xlsx格式的文件中；所预测的数据为m×n形式按照每行n个数据的样式放置于txt, xls或者xlsx格式的文件中，其中，m为函数自变量的个数, 最大为6。拟合给出最终拟合函数的具体形式，最终的拟合误差，和数据预测。用户自定义函数需要按照格式要求由用户自行写上。3、 本软件具有神经网络拟合和预测功能。该功能可以拟合任意常见的n变量输入，m变量输出系统（一般地，n>2×m）。该功能提供3种神经网络模型（newrb,newrbe,newgrnn）。 附件

matlab 最小二乘法代码移动最小二乘 这是 Siggraph 06 论文“使用移动最小二乘法的图像变形”的 matlab 实现，只是为了了解它是如何工作的。 我建议您阅读 Roy 的 [1] 的源代码。 参考 [1]

一个封装好的移动最小二乘法类，可以直接调用里面得函数接口

针对已有的对曲面进行局部拟合方法中窗口半径选取难的问题,提出了一种使用移动最小二乘法进行全局曲面拟合的新方法。该方法充分利用最小二乘法形函数多阶连续的特点,能够保持在较高拟合精度的前提下获得深度图像曲面多阶连续的拟合结果,这种拟合结果为计算深度图像的曲面特性提供了便利。利用真实的深度图像进行数值实验,计算结果说明了该方法的有效性。

针对移动最小二乘算法在图像变形过程中,求解的线性方程组系数矩阵会出现不可逆、求解不稳定的问题,通过引入Tikhonov正则化,运用L-曲线法求解正则参数,对系数矩阵施加约束项从而得到精确解,避免病态方程组的形成;针对在实现图像变形过程中,定位特征点人工量大且特征点不足的问题,运用Dlib库自动提取68个覆盖人脸五官和轮廓的特征点。仿真实验结果表明,与原算法相比,提出的改进算法可以使图像产生清晰、准确的变形。