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Boundary Estimation from Point Clouds: Algorithms, Guarantees and Applications

边界(拓扑) 估计员 数学 点云 领域(数学分析) 航程(航空) 边值问题 点(几何) 应用数学 数学分析 算法 几何学 计算机科学 统计 计算机视觉 复合材料 材料科学
作者
Jeff Calder,Sangmin Park,Dejan Slepčev
出处
期刊:Journal of Scientific Computing [Springer Nature]
卷期号:92 (2) 被引量:3
标识
DOI:10.1007/s10915-022-01894-9
摘要

We investigate identifying the boundary of a domain from sample points in the domain. We introduce new estimators for the normal vector to the boundary, distance of a point to the boundary, and a test for whether a point lies within a boundary strip. The estimators can be efficiently computed and are more accurate than the ones present in the literature. We provide rigorous error estimates for the estimators. Furthermore we use the detected boundary points to solve boundary-value problems for PDE on point clouds. We prove error estimates for the Laplace and eikonal equations on point clouds. Finally we provide a range of numerical experiments illustrating the performance of our boundary estimators, applications to PDE on point clouds, and tests on image data sets.
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