受圖像雙邊濾波算法的啟發，[Fleishman et al. 2003]和[Jones et al. 2003]分別提出了利用雙邊濾波算法對噪聲網格進行光順去噪的算法，兩篇文章都被收錄於當年的SIGGRAPH，至今引用超500余次。雖然從今天看兩篇文章的去噪效果還不算非常好，但是其中的思想是值得學習的。圖像雙邊濾波算法可以參考http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7616663，圖像雙邊濾波器由空間域核與值域核組成，在圖像的特征區域，自身像素值與周圍像素值差別較大，這時起主導的值域核決定周圍像素值的權重系數大幅降低，因此雙邊濾波能夠在去噪的同時保持細節特征。
[Fleishman et al. 2003]提出的網格去噪算法為一種迭代方法：首先定義每個頂點u的計算域，空間域定義為頂點u到計算域內其他頂點p的距離，值域定義為計算域內其他頂點p到頂點u切平面的帶符號距離，然后利用雙邊濾波方法計算頂點u在法向上的移動距離，更新完網格所有頂點位置后即完成一次迭代。具體公式如下：
其中空間域核Wc(x) = e-x2/2σc2，值域核Ws(x) = e-x2/2σs2，N(u)為滿足||u - pi|| < ρ = 2σc的頂點集{pi}，I(p)為頂點p到頂點u切平面的帶符號距離，最后計算得到的I(u)即為頂點u需要在其法向上移動的距離。
效果：
[Jones et al. 2003] 提出的網格去噪算法不需要迭代，具體公式如下：
其中f和g分別為空間域核以及值域核，核函數都為高斯函數，aq為三角片的q的面積，cq為三角片的q的中心，S為滿足||cq - p|| < 2σf的三角片集，最后直接計算得到新頂點的位置p’。
那么如何得到∏q(p)，∏q(p)為頂點p在三角片q切平面上的投影點，但該投影點並不是在原始網格上計算。文章提出忽略雙邊濾波公式中的值域核函數g，並令∏q(p) = cq，即利用高斯濾波得到一個虛擬網格，而∏q(p)即為頂點p到虛擬網格中三角片q切平面上的投影點。
效果：
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參考文獻：
[1] Shachar Fleishman, Iddo Drori, and Daniel Cohen-Or. 2003. Bilateral mesh denoising. In ACM SIGGRAPH 2003 Papers (SIGGRAPH '03). ACM, New York, NY, USA, 950-953.
[2] Thouis R. Jones, Frédo Durand, and Mathieu Desbrun. 2003. Non-iterative, feature-preserving mesh smoothing. In ACM SIGGRAPH 2003 Papers (SIGGRAPH '03). ACM, New York, NY, USA, 943-949.