大规模点云模型拼接与融合技术：算法、应用与优化.docx

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2025-11-12 发布于上海
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大规模点云模型拼接与融合技术：算法、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在数字化技术日新月异的当下，点云作为数字化建模领域的关键数据形式，正发挥着愈发重要的作用。随着3D扫描、激光雷达等先进数字化技术的广泛普及，获取大规模点云数据变得愈发容易，这些数据以大量离散点的形式，精确记录了物体的形状、位置和表面特征等丰富信息，为诸多领域的研究与应用筑牢了数据根基。然而，实际采集过程中，由于物体的复杂形状、遮挡情况以及扫描设备视野范围的限制，往往需要从多个角度、不同位置进行多次扫描，这就导致获取的是众多相互独立的点云数据。如何将这些分散的点云数据精准拼接与融合，构建出完整、高保真度的三维