3차원 점군에 포함된 노이즈를 억제하기 위해 특징 보존이 가능한 희소 최적화 재구성 방법을 제안하여 노이즈 억제와 동시에 날카로운 특징을 복원한다. 먼저 인접점으로 구성된 국소 텐서 행렬의 고유값을 이용해 내재된 다양체 면의 곡률을 추정하고, 쌍별 일관성 투표를 통해 특징점 인접영역의 강인한 통계적 인식을 수행하여 이상치가 법선 추정에 미치는 영향을 방지한다; 그 다음 교차 최적화 과정에서 발생하는 가짜 특징을 억제하기 위해 L0 최소화 프레임워크에 특징 인식이 가능한 적응 미분 연산자를 도입하고, 투영 정규항에 의존하여 곡면 특징의 퇴화를 완화한다; 마지막으로 최적화된 법선장을 기반으로 날카로운 특징을 투영 복원한다. 실험 결과 본 논문 알고리즘으로 재구성한 점군의 오차가 평균 10.2% 감소하고, 법선 오차는 평균 29.7% 감소했으며, 주관적 시각 효과도 기존의 다양한 전형적인 알고리즘보다 우수하다. 본 방법은 점군의 품질을 효과적으로 향상시켜 점군 기반 3차원 측정 및 역설계를 위한 기술적 지원을 제공할 수 있다.

점군 노이즈 제거;특징 복원;L0 최소화;인접 영역 인식;통계적 투표