So erzielen Sie mit Punktwolkenoptimierung eine bessere Präzision

Die Punktwolkenoptimierung, auch bekannt als Punktwolkenglättung, ist eine Methode zur Bearbeitung von Punktwolkendaten im 3D-Raum, deren Hauptzweck darin besteht, die Qualität und Verwendbarkeit von Punktwolkendaten durch Reduzierung von Rauschen und Unregelmäßigkeiten zu verbessern.

Konkret kann die Punktwolkenoptimierung folgende Ziele erreichen:

Rauschen reduzieren: Punktwolkendaten enthalten normalerweise Rauschen, das die Genauigkeit und Nutzbarkeit der Daten beeinträchtigen kann.Die Punktwolkenoptimierung kann Rauschen reduzieren, indem kleine Ausreißer herausgefiltert und die Daten mit Methoden wie der Gaußschen Filterung geglättet werden.

Unregelmäßigkeiten entfernen: Punktwolkendaten können Unregelmäßigkeiten wie scharfe Ecken oder nicht glatte Oberflächen enthalten, die die Verarbeitung und Analyse erschweren können.Die Punktwolkenoptimierung kann diese Unregelmäßigkeiten beseitigen, indem sie Glättungsalgorithmen verwendet, wodurch die Punktwolkendaten regelmäßiger und einfacher zu handhaben sind.

Anpassungsgenauigkeit verbessern: Die Genauigkeit und Qualität der Daten sind entscheidend, wenn Punktwolkendaten zur Anpassung oder Rekonstruktion verwendet werden.Die Punktwolkenoptimierung kann die Anpassungsgenauigkeit verbessern, indem sie die Glätte der Punktwolke erhöht und so genauere und zuverlässigere Anpassungsergebnisse liefert.

Nach der Punktwolkenoptimierung beträgt die Dicke nur 1 cm, aber die Dichte der Punktwolke hat nicht abgenommen.