포인트 클라우드 최적화로 더 나은 정밀도를 얻는 방법

포인트 클라우드 평활화라고도 하는 포인트 클라우드 최적화는 3D 공간에서 포인트 클라우드 데이터를 조작하는 방법으로, 노이즈와 불규칙성을 줄임으로써 포인트 클라우드 데이터의 품질과 유용성을 개선하는 것이 주된 목적입니다.

특히 포인트 클라우드 최적화는 다음 목표를 달성할 수 있습니다.

노이즈 감소: 포인트 클라우드 데이터에는 일반적으로 데이터의 정확성과 유용성에 영향을 줄 수 있는 노이즈가 포함되어 있습니다.포인트 클라우드 최적화는 작은 이상값을 필터링하고 가우시안 필터링과 같은 방법을 사용하여 데이터를 평활화하여 노이즈를 줄일 수 있습니다.

불규칙성 제거: 포인트 클라우드 데이터에는 날카로운 모서리 또는 매끄럽지 않은 표면과 같은 불규칙성이 포함되어 있어 처리 및 분석이 어려울 수 있습니다.포인트 클라우드 최적화는 스무딩 알고리즘을 사용하여 이러한 불규칙성을 제거하여 포인트 클라우드 데이터를 보다 규칙적이고 쉽게 처리할 수 있도록 합니다.

피팅 정확도 향상: 피팅 또는 재구성을 위해 포인트 클라우드 데이터를 사용할 때 데이터의 정확도와 품질이 중요합니다.포인트 클라우드 최적화는 포인트 클라우드의 매끄러움을 증가시켜 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 피팅 결과를 생성함으로써 피팅 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

포인트 클라우드 최적화를 사용한 후 두께는 1cm에 불과하지만 포인트 클라우드의 밀도는 감소하지 않았습니다.