Matlab中的等间距抽稀算法应用于点云

点云数据是现实世界中物体的三维表示。在许多应用中，点云数据可能非常庞大，包含大量的数据点。为了减少数据的存储空间和计算复杂度，以及提高后续处理的效率，点云数据常常需要进行抽稀（或称为降采样）操作。等间距抽稀算法是一种常用的点云抽稀方法，它可以在保持点云形状特征的同时减少数据量。

等间距抽稀算法的基本思想是通过保留点云中一定间距的采样点，来近似表示原始点云。下面将详细介绍在Matlab中实现等间距抽稀算法的步骤，并给出相应的源代码。

步骤1：加载点云数据
首先，我们需要加载点云数据。假设点云数据保存在一个包含(x, y, z)坐标的Nx3矩阵中，可以使用以下代码加载数据：

% 加载点云数据
pointCloudData = load('point_cloud_data.mat');
pointCloud = pointCloudData.pointCloud