基本信息

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文档摘要

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基于凹凸性的杂乱场景点云分割算法：理论、优化与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，计算机视觉技术在众多领域的应用日益广泛，从自动驾驶、机器人导航到虚拟现实、工业检测等，都离不开对场景信息的准确理解和分析。点云数据作为一种能够精确描述三维空间物体几何形状和表面特征的表达方式，为计算机视觉提供了丰富的信息来源。它通过大量的离散点来呈现物体或场景的三维结构，这些点包含了精确的空间坐标，甚至可能涵盖颜色、反射强度等额外属性，从而为后续的分析和处理奠定了坚实基础。

杂乱场景点云分割作为计算机视觉领域的关键任务，具有极其重要的研究价值和实际意义。在现实世界中，我们所面临的场景往往是复