本书以紧支试函数加权残量法为主线，系统地论述了目前现有的各种无网格方法的基本原理以及它们之间的区别与联系，建立了一些新型有效的无网格方法，如最小二乘配点无网格法、加权最小二乘无网格法、伽辽金最小二乘无网格法和伽辽金配点无网格法等。 [1] 书中给出了作者用C++研制的面向对象的无网格法程序OMLL，各章也都给出了相应的MATLAB程序，以帮助读者理解各种无网格方法的程序实现过程。本书可供航空航天、力学、机械、土木及水利工程等方面的科学技术人员以及相关专业的高年级大学生、研究生和教师参考使用

为了提高点云表面的重建精度和准确度,针对泊松重建算法误连接孔洞区域及法线方向不一致导致重建结果偏差的问题,提出一种基于向量场和等值面的改进泊松重建算法。先利用统计滤波器对有噪声的点云数据进行去噪;再利用加权主成分分析估计法向并结合移动最小二乘(MLS)法计算点云法向和优化测量误差,利用OpenMP加速法线估计;最后利用改进DC(Dual Contouring)算法提取等值面来消除曲面孔洞和误连接曲面特征的问题。经过实验验证,改进的泊松算法可有效地去除模型中可能存在的孔洞问题和伪封闭曲面,提高重建曲面的准确度和效率。

基于移动最小二乘法的曲线曲面拟合适合想学习三维空间曲面问题的同学很有帮助。

建立了一种基于移动最小二乘(Moving Least-Squares MLS)法的曲线曲 面拟合方法这种方法对传统的最小二乘(LS)法的作了比较大的改进使生成的曲线曲面具 有精度高光滑性好等许多优点详细介绍了移动最小二乘法的原理应用和特点并且给 出了使用移动最小二乘法进行曲线曲面拟合的程序设计流程最后给出了曲线拟合和空间散 乱数据曲面拟合算例将拟合结果与最小二乘拟合结果作了比较分析了MLS 拟合曲线曲 面的光滑性和拟合质量表明了该方法的优越性和有效性

本资源是移动最小二乘法拟合代码，可用于图像等数据。由于现有移动最小二乘法的资源比较零碎，所以在此整理成直接可以运行的代码，里面包括一个矩阵运算类和一个移动最小二乘法类，可以在设置了图像路径后，直接调用MLS()运行。

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。 在这里我分享MLS3D包！

DeepMLS：用于3D重建的深层隐式移动最小二乘函数 该存储库包含本文的实现： 用于3D重构的深层隐式移动最小二乘函数 世林刘，，，，。 如果您发现我们的代码或书面文件有用，请考虑引用 @inproceedings { Liu2021MLS , author = { Shi-Lin Liu, Hao-Xiang Guo, Hao Pan, Pengshuai Wang, Xin Tong, Yang Liu } , title = { Deep Implicit Moving Least-Squares Functions for 3D Reconstruction } , year = { 2021 } } 安装 首先，您必须确保所有相关性都到位。 最简单的方法是使用 。 您可以使用创建一个名为deep_mls的anaconda环境。 conda env create

移动最小二乘法（MLS） 更新：2020-09-25不需要所谓的逆变换。 只需将目标像素转换为相应的源像素即可。 介绍 移动最小二乘法是一种通过计算加权最小二乘法来从一组未组织的点样本中重构连续函数的方法，该加权的最小二乘度量偏向于请求重构值的点周围的区域。 在计算机图形学中，移动最小二乘法可用于从一组点重建曲面。 通常，它用于通过下采样或上采样从点云创建3D表面。 方法 仿射变形 相似变形 刚性变形 预习 玩具 蒙娜丽莎 细胞 代码清单 img_utils.py ：算法的实现 img_utils_demo.py ：演示程序 read_tif.py文件读取器 tiff_deformation.py ：演示程序 参考 [1] Schaefer S，Mcphail T，Warren J.使用移动最小二乘法的图像变形[C] // ACM SIGGRAPH。 ACM，2006：533-540。

一维移动最小二乘法，适合初学者。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

源于清华大学出版社，张雄《无网格法》中的一维移动最小二乘近似的MATLAB程序