点云从入门到精通技术详解100篇-基于无监督学习的 TOF 矢量点云自适应目标提取

目录

知识储备

基于无监督学习的 TOF 矢量点云自适应目标提取-MATLAB代码实现

一、TOF 矢量点云数据处理概述

所需工具与环境

二、数据准备

三、算法流程

四、MATLAB 代码实现

1. 数据加载与预处理

2. 特征提取

3. 无监督学习目标提取（K-Means 聚类）

4. 后处理与可视化

五、优化与改进方向

前言

国内外研究进展

飞行时间三维成像研究进展

三维点云数据处理研究进展

飞行时间三维成像技术基本理论

2.1 TOF 探测系统组成

2.2 TOF 三维成像原理

2.2.1 直接 TOF 三维成像

2.2.2 间接 TOF 三维成像

2.3 TOF 成像深度测量误差分析

2.3.1 光源调制和运动伪影

2.3.2 多路径干扰

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 本文篇幅较长，分为上中下三篇，文章索引详见：

基于无监督学习的 TOF 矢量点云自适应目标提取