三维点云处理算法有哪些详细解析？

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一、三维点云基础信息+1.点云描述+点云是某个坐标系统下的点数据集。点包含丰富的信息，包括三维坐标X、Y、Z，颜色、分类值、强度值、时间等。点云可分为两种类型：

一、三维点云基础信息

1.点云描述

点云是某个坐标系下的点的数据集。点包含了丰富的信息，包括三维坐标 X，Y，Z、颜色、分类值、强度值、时间等等。点云在组成特点上分为两种，一种是有序点云，一种是无序点云。

有序点云：一般由深度图还原的点云，有序点云按照图方阵一行一行的，从左上角到右下角排列，当然其中有一些无效点。有序点云按顺序排列，可以很容易的找到它的相邻点信息。有序点云在某些处理的时候还是很便利的，但是很多情况下是无法获取有序点云的；

无序点云：无序点云就是其中的点的集合，点排列之间没有任何顺序，点的顺序交换后没有任何影响。是比较普遍的点云形式，有序点云也可看做无序点云来处理

2.点云获取

点云不是通过普通的相机拍摄得到的，一般是通过三维成像传感器获得，比如双目相机、三维扫描仪、RGB-D 相机；

3.点云内容

根据激光测量原理得到的点云，包括三维坐标（XYZ）和激光反射强度（Intensity），强度信息与目标的表面材质、粗糙度、入射角方向以及仪器的发射能量、激光波长有关；

根据摄影测量原理得到的点云，包括三维坐标（XYZ）和颜色信息（RGB）；

结合激光测量和摄影测量原理得到点云，包括三维坐标（XYZ）、激光反射强度（Intensity）和颜色信息（RGB）

4.点云属性

空间分辨率、点位精度、表面法向量等。