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Matlab基于KD树的离散点密度特征提取

阿昆的科研日常  · 公众号  · 科技创业 科技自媒体  · 2024-11-02 10:55
    

主要观点总结

文章介绍了基于KD树的离散点密度特征提取方法,包括二维平面密度和三维体密度的提取,以及可视化验证的过程。

关键观点总结

关键观点1: 介绍基于KD树的离散点密度特征提取方法

文章首先介绍了基于KD树的离散点密度特征提取方法,这是一种在单位面积或体积内提取离散点数量的方法,用于表示点云的密度特征。

关键观点2: 二维平面密度和三维体密度的提取实现

文章给出了二维平面密度和三维体密度的MATLAB实现代码,通过KD树进行邻域搜索,计算单位面积或体积内的点数,得到密度值。

关键观点3: 可视化验证

文章通过可视化验证了密度特征提取的效果,使用了机载LiDAR实测点云数据进行测试,并展示了原始点云和提取的密度特征可视化结果。


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