1、點雲濾波方法（資料預處理）：
雙邊濾波、高斯濾波、條件濾波、直通濾波、隨機取樣一致性濾波。
voxelgrid
2、關鍵點
iss3d、harris3d、narf，
sift3d、均勻取樣，曲率方法取樣
3、特徵和特徵描述
法線和曲率計算
normalestimation 、特徵值分析eigen-analysis、egi
pfh、fpfh、3d shape context、spin image
4、點雲匹配
icp、穩健icp、point to plane icp、point to line icp、mbicp、gicp、nicp
ndt 3d、multil-layer ndt
fpcs、kfpcs、sac-ia
line segment matching、icl
5、點雲分割與語義分類
分割：區域生長、八叉樹區域生長、ransac線面提取、ndt-ransac、全域性優化平面提取
k-means、normalize cut（context based）
3d hough transform(線、面提取)、連通分析、
分類：基於點的分類，基於分割的分類；監督分類與非監督分類
目前基於深度學習的點雲語義分模擬較熱：pointnet，octnet之類的吧，需要多加關注。
6、slam圖優化
ceres（google的最小二乘優化庫，很強大）， g2o、lum、elch、toro、spa
slam方法：icp、mbicp、idc、likehood field、cross correlation、ndt
7、目標識別、檢索
hausdorff距離計算（人臉識別），graph matching
8、變化檢測
基於八叉樹的變化檢測
9. 三維重建
泊松重建、 delaunay triangulations
表面重建，人體重建，建築物重建，樹木重建。
結構化重建：不是簡單的構建乙個mesh網格，而是為場景進行分割，為場景結構賦予語義資訊。場景結構有層次之分，在幾何層次就是點線面等幾何圖元。
實時重建：重建植被或者農作物的4d（3d+時間）生長態勢；人體姿勢識別；表情識別；
10.點雲資料管理
點雲壓縮，點雲索引（kd、octree），點雲lod（金字塔），海量點雲的渲染
點雲概念與點雲處理
點雲概念 點雲與三維影象的關係 三維圖像是一種特殊的資訊表達形式，其特徵是表達的空間中三個維度的資料，表現形式包括 深度圖 以灰度表達物體與相機的距離 幾何模型 由cad軟體建立 點雲模型 所有逆向工程裝置都將物體取樣成點雲 和二維影象相比，三維影象借助第三個維度的資訊，可以實現天然的物體 背景解耦...
點雲概念與點雲處理
點雲與三維影象的關係 三維圖像是一種特殊的資訊表達形式，其特徵是表達的空間中三個維度的資料，表現形式包括 深度圖 以灰度表達物體與相機的距離 幾何模型 由cad軟體建立 點雲模型 所有逆向工程裝置都將物體取樣成點雲 和二維影象相比，三維影象借助第三個維度的資訊，可以實現天然的物體 背景解耦。點雲資料...
pcl點雲處理
一 如何實現類似pcl pointcloud ptr和pcl pointcloud的兩個類相互轉換？include include include pcl pointcloud ptr cloudpointer new pcl pointcloud pcl pointcloudcloud cloud...