点群最適化で精度を向上させる方法

点群の最適化は、点群の平滑化とも呼ばれ、3D 空間で点群データを操作する方法です。その主な目的は、ノイズや不規則性を減らして点群データの品質と使いやすさを向上させることです。

具体的には、点群の最適化により、次の目標を達成できます。

ノイズの削減: 通常、点群データにはノイズが含まれており、データの精度と使いやすさに影響を与える可能性があります。点群の最適化では、ガウス フィルター処理などの方法を使用して小さな外れ値をフィルター処理し、データを平滑化することで、ノイズを減らすことができます。

不規則性の除去: 点群データには、鋭利な角や滑らかでない表面などの不規則性が含まれている場合があり、処理や分析が困難になる場合があります。点群の最適化では、平滑化アルゴリズムを使用してこれらの不規則性を取り除き、点群データをより規則的で扱いやすくします。

適合精度の向上: 点群データを適合または再構成に使用する場合、データの精度と品質は非常に重要です。点群の最適化により、点群の滑らかさが増し、より正確で信頼性の高いフィッティング結果が得られるため、フィッティングの精度が向上します。

点群の最適化を使用した後、厚さはわずか 1cm ですが、点群の密度は減少しませんでした。