为了提高深度学习模型对样本的训练以及后续的分割效果,需要实现一种快速高效的点云插值方法。基于三角形内部线性插值,并结合三角网的面积以及边长权重进行插值,对室外复杂场景实测点云使用布模拟算法进行多次不同分类阈值下的滤波后,分别对地面点和非地面点进行插值。以ModelNet10点云数据集与郑州市高新技术开发区的一处机载Li DAR点云为例进行插值实验,插值效果理想。
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