Как повысить точность с помощью оптимизации облака точек

Оптимизация облака точек, также известная как сглаживание облака точек, представляет собой метод манипулирования данными облака точек в трехмерном пространстве, основной целью которого является повышение качества и удобства использования данных облака точек за счет уменьшения шума и неравномерности.

В частности, оптимизация облака точек позволяет достичь следующих целей:

Уменьшите шум. Данные облака точек обычно содержат шум, который может повлиять на точность и удобство использования данных.Оптимизация облака точек может уменьшить шум за счет фильтрации небольших выбросов и сглаживания данных с помощью таких методов, как фильтрация по Гауссу.

Удалите неровности. Данные облака точек могут содержать неровности, такие как острые углы или неровные поверхности, что может затруднить их обработку и анализ.Оптимизация облака точек может устранить эти неровности с помощью алгоритмов сглаживания, что делает данные облака точек более регулярными и простыми в обращении.

Повышение точности подбора: точность и качество данных имеют решающее значение при использовании данных облака точек для подбора или реконструкции.Оптимизация облака точек может повысить точность подбора за счет увеличения гладкости облака точек, что дает более точные и надежные результаты подбора.

После использования оптимизации облака точек толщина составляет всего 1 см, но плотность облака точек не уменьшилась.