Hoe u betere precisie krijgt met optimalisatie van de puntenwolk

Puntenwolkoptimalisatie, ook wel puntenwolkafvlakking genoemd, is een methode voor het manipuleren van puntenwolkgegevens in 3D-ruimte, met als hoofddoel het verbeteren van de kwaliteit en bruikbaarheid van puntenwolkgegevens door ruis en onregelmatigheden te verminderen.

Concreet kan puntenwolkoptimalisatie de volgende doelen bereiken:

Ruis verminderen: Puntenwolkgegevens bevatten doorgaans ruis, wat de nauwkeurigheid en bruikbaarheid van de gegevens kan beïnvloeden.Puntenwolkoptimalisatie kan ruis verminderen door kleine uitschieters eruit te filteren en de gegevens glad te strijken met behulp van methoden zoals Gaussiaanse filtering.

Onregelmatigheden verwijderen: Puntenwolkgegevens kunnen onregelmatigheden bevatten, zoals scherpe hoeken of niet-gladde oppervlakken, waardoor ze moeilijk te verwerken en te analyseren zijn.Puntenwolkoptimalisatie kan deze onregelmatigheden wegnemen door algoritmen voor het afvlakken te gebruiken, waardoor de puntenwolkgegevens regelmatiger en gemakkelijker te hanteren zijn.

Verbeter de aanpasnauwkeurigheid: De nauwkeurigheid en kwaliteit van gegevens zijn cruciaal bij het gebruik van puntenwolkgegevens voor aanmeten of reconstructie.Optimalisatie van puntenwolken kan de aanpasnauwkeurigheid verbeteren door de gladheid van de puntenwolk te vergroten, waardoor nauwkeurigere en betrouwbaardere aanpasresultaten worden verkregen.

Na het gebruik van puntenwolkoptimalisatie is de dikte slechts 1 cm, maar de dichtheid van de puntenwolk nam niet af.