Cara Mendapatkan Presisi Lebih Baik dengan Optimasi Point Cloud

Optimalisasi point cloud, juga dikenal sebagai point cloud smoothing, adalah metode memanipulasi data point cloud dalam ruang 3D, yang tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan kualitas dan kegunaan data point cloud dengan mengurangi noise dan ketidakteraturan.

Secara khusus, pengoptimalan point cloud dapat mencapai tujuan berikut:

Mengurangi derau: Data titik awan biasanya berisi derau, yang dapat memengaruhi keakuratan dan kegunaan data.Optimalisasi titik awan dapat mengurangi kebisingan dengan memfilter outlier kecil dan menghaluskan data menggunakan metode seperti pemfilteran Gaussian.

Hapus penyimpangan: Data awan titik mungkin berisi ketidakteraturan seperti sudut tajam atau permukaan yang tidak rata, yang dapat mempersulit pemrosesan dan analisis.Optimalisasi point cloud dapat menghilangkan ketidakteraturan ini dengan menggunakan algoritma smoothing, membuat data point cloud lebih teratur dan lebih mudah ditangani.

Tingkatkan akurasi pemasangan: Keakuratan dan kualitas data sangat penting saat menggunakan data point cloud untuk pemasangan atau rekonstruksi.Pengoptimalan point cloud dapat meningkatkan akurasi pemasangan dengan meningkatkan kehalusan point cloud, menghasilkan hasil pemasangan yang lebih akurat dan andal.

Setelah menggunakan optimasi point cloud, ketebalannya hanya 1cm, namun kerapatan point cloud tidak berkurang.