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基于稀疏椭球径向基神经网络的点云表面重构关键技术与应用研究
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技术得到了飞速发展，点云数据作为一种重要的三维数据表达方式，广泛应用于工业制造、文物保护、医学、自动驾驶、虚拟现实等众多领域。点云数据通常是通过激光扫描、结构光扫描、摄影测量等技术从真实物体或场景中采集得到，它由大量离散的三维点组成，每个点包含了物体表面的位置信息，部分点云数据还可能包含颜色、法向量、反射强度等属性信息。然而，这些原始的点云数据往往是散乱、无序的，无法直接用于后续的分析、建模和可视化等任务，因此，点云表面重构技术应运而生。
点云表面重构旨在从这些
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