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基于SVM和空间投影的点云空洞修补方法
一、引言
在三维点云数据处理中，点云空洞是难以避免的问题。点云空洞的存在对于点云数据的处理和应用都会带来很大的影响。因此，点云数据修复、填充空洞的研究是点云数据处理中的一个重要课题。传统的点云数据修复方法多采用基于曲面重建的方法，但是该方法较为耗时，且需要保证点云点数较多，否则会影响修复效果。本文提出了一种基于SVM和空间投影的点云空洞修复方法，旨在提高点云数据修复和填充空洞的效果和效率。
二、SVM
SVM是一种分类算法，它可以在高维空间中找到一个最优超平面，并将不同类别的样本分开。在本文中，我们将SVM应用到点云空洞修复中。具体地，我们将点云数据中的非空点和三角网格网格数据上用于修复的多边形面片作为正例样本，而将空洞中心点作为负例样本，然后使用SVM对负例样本进行分类，并根据分类结果对空洞进行修复。
为了提高修补效果，我们需要筛选空洞中的样本，并将其映射到一个合适的空间中。我们提出了一种基于空间投影的方法。具体地，我们将空洞内的点投影到三角网格表面上，并计算点在三角网格中的权重。我们认为具有较高权重的点应该更符合点云数据的特征，因此，根据权重对点进行筛选和修复。
三、实验
为了验证本文中提出的点云数据修复算法的有效性，我们采用了PLY文件格式中的点云数据，并用该数据测试了我们的算法的性能。实验软件为MATLAB，计算机配置为IntelCorei72.8GHz，RAM16GB。
为了对比本文算法和其他算法的性能，我们选择了基于曲面重建的方法和传统基于局部Patch匹配的方法进行性能测试。实验结果表明，本文算法在修补效果和时间效率方面都具有优势，可以快速，准确地修补点云中的空洞。
四、结论
在本文中，我们提出了一种基于SVM和空间投影的点云空洞修复方法，旨在提高点云数据修复和填充空洞的效果和效率。该方法通过将SVM分类算法和空间投影方法相结合，使得点云数据的修复和填充空洞变得更加高效和准确。实验结果表明，本文算法在修补效果和时间效率方面都具有优势，可以快速，准确地修补点云中的空洞。本文的研究成果对于点云数据的后续处理和应用有一定的参考价值。