كيفية الحصول على دقة أفضل باستخدام Point Cloud Optimization

يعد تحسين السحابة النقطية ، المعروف أيضًا باسم تجانس السحابة النقطية ، طريقة لمعالجة بيانات السحابة النقطية في مساحة ثلاثية الأبعاد ، والغرض الأساسي منها هو تحسين جودة بيانات السحابة النقطية وإمكانية استخدامها عن طريق تقليل الضوضاء والمخالفات.

على وجه التحديد ، يمكن أن يحقق تحسين سحابة النقاط الأهداف التالية:

تقليل الضوضاء: عادةً ما تحتوي بيانات سحابة النقاط على ضوضاء ، والتي يمكن أن تؤثر على دقة البيانات وقابليتها للاستخدام.يمكن أن يقلل تحسين السحابة النقطية الضوضاء عن طريق تصفية القيم المتطرفة الصغيرة وتنعيم البيانات باستخدام طرق مثل تصفية Gaussian.

إزالة المخالفات: قد تحتوي بيانات السحابة النقطية على مخالفات مثل الزوايا الحادة أو الأسطح غير الملساء ، مما قد يجعل من الصعب معالجتها وتحليلها.يمكن لتحسين سحابة النقاط إزالة هذه المخالفات باستخدام خوارزميات التنعيم ، مما يجعل بيانات سحابة النقاط أكثر انتظامًا وأسهل في التعامل معها.

تحسين دقة الملاءمة: تعد دقة البيانات وجودتها أمرًا بالغ الأهمية عند استخدام بيانات السحابة النقطية للتركيب أو إعادة البناء.يمكن أن يؤدي تحسين سحابة النقاط إلى تحسين دقة الملاءمة عن طريق زيادة نعومة سحابة النقاط ، مما ينتج عنه نتائج ملاءمة أكثر دقة وموثوقية.

بعد استخدام تحسين سحابة النقطة ، يبلغ سمكها 1 سم فقط ، لكن كثافة نقطة السحابة لم تنخفض.