基本信息

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文档摘要

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点云分割算法中种子点选取策略的深度剖析与优化研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，三维数据的获取与处理变得愈发重要。点云数据作为一种重要的三维数据表达方式，广泛应用于计算机视觉、自动驾驶、机器人、虚拟现实、工业制造、地理信息系统等众多领域。点云数据是通过激光扫描、摄影测量等技术获取的大量离散点的集合，每个点包含了空间坐标（X,Y,Z）以及可能的颜色、反射强度等属性信息，它能够精确地描述物体或场景的三维几何形状和表面特征。然而，原始点云数据往往是海量且无序的，直接处理难度较大，为了更好地理解和分析点云数据，实现对场景或物体的识别、分类、重建等任务，点云分割技术应运而生。