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摘要
随着三维点云技术的不断成熟，目前许多企业将其应用到了货物管理中。但在点云获取中设备会因为外界原因(光照、温度等)导致数据不完全(点云空洞),而且获取初始点云数巨多，降低了后期点云处理效率。提出了对点云的一种预处理，既要获取完整目标物的曲面特征，也要对点云进行高效地压缩。首先对原始点云进行条件滤波和统计分析滤波去噪，然后提出了一种由统计分析和三角格化结合的点云补全算法，最后将补全的点云使用改进的曲率精简法对点云进行处理，并将方法与其他方法做了对比实验。实验结果表明，方法可以将孔洞点云补全，保留货物平面特征和边缘细节信息，降低点云存储空间，为后期对点云处理提高效率有着重要意义。其中，补全算法使补全后的点云与补全之前的点云的最近点平均距离小于0.000 4 m,点云精简算法的精简率可达到90%。
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