Matlab中的割点代码 - point-cloud-regularization：用于点云分类的空间结构化优化框架

简介：
point-cloud-regularization是基于Matlab开发的一个工具箱，专注于通过空间结构化优化来提升点云数据的分类精度。它特别适用于寻找和处理割点问题，增强三维模型的准确性和连贯性。 割点Matlab代码使用LoicLandrieu2017的结构化优化框架对点云进行空间正则化和分段正则化：该框架提出了用于在点云上对语义标签进行空间平滑处理的一系列方法，包括4个保真度函数和3个正则化器。分割工作基于从3DLiDAR点云中提取城市场景的弱监督分类辅助分割的研究成果。 依赖项包括PFDR、ALPHA-EXPANSION/GCMEX以及懒散信仰传播等库文件，这些是可选安装的，并且具体需要哪些取决于您打算使用的正则化类型。如果未选择安装某些库，则可能需要对部分代码进行注释修改以适应不同需求。 数据压缩包需先解压后才能使用。所有成果归原作者所有。运行时，请执行configure.m文件中对应于所需方法的行，然后参照benchmark.m来评估结果。