一种基于MLS的点云平滑曲线拟合方法

本实施例公开了一种基于MLS的点云平滑曲线拟合方法，通过点云数据点的权重，获取邻域半径内的点所拟合的多项式的最优系数，并通过对权重进行调整，得到多项式的最终系数，进而采用最终的多项式，获取点云数据邻域区域内的所有点的拟合坐标，生成连续平滑的曲线。本发明通过自适应MLS拟合系统性地解决了传统点云平滑与曲线拟合方法的不足，采用权重调整策略，解决了传统拟合方法中的稀疏区域因邻域点不足易欠拟合，密集区域因冗余计算降低的问题。不仅显著提升了拟合精度与速度，还兼顾了几何特征的完整性，具有广泛的工业应用价值。能够提高点云数据的处理质量和效率。