چگونه با Point Cloud Optimization دقت بهتری داشته باشیم

بهینه سازی ابر نقطه ای، همچنین به عنوان صاف کردن ابر نقطه ای شناخته می شود، روشی برای دستکاری داده های ابر نقطه ای در فضای سه بعدی است که هدف اصلی آن بهبود کیفیت و قابلیت استفاده از داده های ابر نقطه ای با کاهش نویز و بی نظمی است.

به طور خاص، بهینه سازی ابر نقطه می تواند به اهداف زیر دست یابد:

کاهش نویز: داده های ابر نقطه ای معمولاً حاوی نویز هستند که می تواند بر دقت و قابلیت استفاده داده ها تأثیر بگذارد.بهینه‌سازی ابر نقطه‌ای می‌تواند نویز را با فیلتر کردن نقاط پرت کوچک و صاف کردن داده‌ها با استفاده از روش‌هایی مانند فیلتر گاوسی کاهش دهد.

حذف بی‌نظمی‌ها: داده‌های ابر نقطه‌ای ممکن است حاوی بی‌نظمی‌هایی مانند گوشه‌های تیز یا سطوح غیرصاف باشند که می‌تواند پردازش و تحلیل را دشوار کند.بهینه‌سازی ابر نقطه‌ای می‌تواند این بی‌نظمی‌ها را با استفاده از الگوریتم‌های هموارسازی حذف کند و داده‌های ابر نقطه‌ای را منظم‌تر و راحت‌تر کند.

بهبود دقت برازش: دقت و کیفیت داده‌ها هنگام استفاده از داده‌های ابر نقطه برای برازش یا بازسازی بسیار مهم است.بهینه‌سازی ابر نقطه‌ای می‌تواند دقت برازش را با افزایش صافی ابر نقطه بهبود بخشد و نتایج برازش دقیق‌تر و قابل‌اطمینانی را تولید کند.

پس از استفاده از بهینه سازی ابر نقطه، ضخامت تنها 1 سانتی متر است، اما چگالی ابر نقطه کاهش نمی یابد.