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。
文章预览
点击上方“ 阿昆的科研日常 ”，关注我的公众号。 设为“ 星标 ”，原创技术文章第一时间推送。 在之前的文章中，分享过 Matlab 基于KD树的邻域点搜索方法 ： 在此基础上，进一步分享一下 基于KD树的离散点密度特征提取方法 。 先来看一下成品效果： 1 概述 点云密度特征一般用单位面积/体积内的离散点数量表示 。 其中，二维(2-Dimension, 2D)平面密度可以通过 柱状邻域 提取；三维(3-Dimension, 3D)体密度可以通过 球邻域 提取。 2 代码实现 function density_2D = density2D_KD( data ,radius) % 功能：利用KD树提取离散点 2 D密度特征 % 输入： data - 原始数据(m* 3 ) % 输出：planes - 拟合所得平面参数 M = size( data , 1 ); density_2D = zeros(M, 1 ); idx = rangesearch( data (:, 1 : 2 ), data (:, 1 : 2 ),radius, 'Distance' , 'euclidean' , 'NSMethod' , 'kdtree' ); for i = 1 :M density_2D(i, 1 ) = length(idx{i}
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