matlab如何给三维点云加入高斯噪声

matlab如何给三维点云加入高斯噪声

使用imnoise函数

X=imread('D:\matlab7.1\toolbox\images\imdemos\greens.jpg')

Y=imnoise(X,'gaussian')%%默认均值为0，方差为0.01

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

A double-class image must have values between zero and one，这个问题是你的图像是double型，但是你的图像的数值不是0-1之间，给他除以255即可！

一、读写保存

matlab处理las点云(1)--las/laz格式解析

matlab处理las点云(2)-- 从LAS或LAZ文件中读取点云数据

matlab 读取txt点云并可视化

matlab 移除点云中无效的点

matlab 点云合并

matlab 保存点云

matlab 生成自定义点云

matlab 点云随机赋色

matlab 点云按高程进行赋色

matlab 打开文件选择对话框

matlab 使用文件选择对话框添加点云

二、KD树

matlab KD树的使用

matlab 点云的圆柱形邻域搜索

matlab 计算点云平均密度

matlab 查找点云指定区域内的点

matlab 根据索引提取点云

三、点云滤波

1、常用滤波器

matlab 点云均值、中值、高斯滤波

matlab 点云体素下采样(详细过程版)

matlab 点云统计滤波

matlab 点云中值滤波

matlab 点云下采样

matlab 快速均匀采样

matlab 点云随机采样到固定点数

matlab 半径滤波

matlab 直通滤波

matlab 获取指定高程的所有点

matlab 点云方框滤波

matlab 点云双边滤波

matlab 点云添加高斯噪声并保存

matlab 点云添加均匀分布的随机噪声

2、数据平滑

matlab 对含噪声的数据进行平滑处理

matlab 数据平滑--smooth函数

matlab 五点三次平滑算法

四、拟合分割

1、点云拟合

matlab 最小二乘拟合空间球

matlab 最小二乘拟合二次曲面

matlab 点云最小二乘拟合平面（SVD法）

matlab 点云最小二乘拟合平面(PCA法)

matlab 点云投影到平面

matlab 点云投影到球面

matlab 点云投影到直线

matlab 计算点到平面的距离

matlab 最小二乘拟合二维直线

matlab 点云最小二乘拟合空间直线

matlab 点云最小二乘拟合多项式曲线

matlab RANSAC拟合平面

matlab RANSAC拟合直线

matlab RANSAC拟合空间球

matlab RANSAC拟合空间直线

matlab RANSAC拟合圆柱

2、点云分割

matlab 稀疏点云在线分割

matlab 基于欧氏距离的点云聚类分割

matlab 简单形态滤波(SMRF)算法地面分割

matlab 点云k均值聚类

matlab 点云密度聚类

matlab 点云沿坐标轴进行等距切片

matlab 基于投影点密度的建筑物立面提取

五、 点云重建

matlab 显示曲面网格

matlab 泊松曲面重建法

matlab 球旋转曲面重建法

matlab 二维或三维三角剖分

matlab 将三角剖分结果保存为STL文件

matlab 点云构建Delaunay三角网

matlab 受约束的 Delaunay 三角剖分

matlab Delaunay 三角剖分内的查询点

matlab 点云alphaShape曲面重构

matlab 计算点云凸包

matlab 点云边界提取

六、点云配准

1、粗配准

matlab 点云粗配准(1)-- 计算FPFH并可视化

matlab 点云粗配准(2)-- 根据FPFH特征查找匹配点对(Fast Global Registration算法的部分实现)

matlab 点云粗配准(3)-- 可视化匹配点对

matlab 点云粗配准(4)-- 根据FPFH特征实现点云粗配准

matlab 点云粗配准(5)-- 利用ISS关键点与FPFH特征的点云配准

matlab 点云粗配准(6)-- FGR快速全局配准

matlab 点云配准--相位相关法实现点云配准

2、精配准

matlab ICP实现点云精配准

matlab NDT实现点云精配准

matlab CPD算法实现点云精配准

matlab 点云精配准(1)--point to point ICP(点到点的ICP)

matlab 点云精配准(2)--point to plane ICP(点到面的ICP)

matlab 点云精配准(3)--Trimmed ICP

matlab 点云精配准(4)--基于ISS关键点的ICP配准算法

matlab 三维点云配准与拼接

3、计算配准精度

matlab 点云配准--计算配准精度

4、点云变换

matlab 点云配准--点云变换

matlab 点云配准--三维变换

matlab 点云配准--SVD分解求变换矩阵

matlab 点云配准--四元数法求变换矩阵

matlab 点云配准--自定义旋转矩阵

matlab 大场景点云水平面校准

matlab 点云镜像变换

5、特征、描述

matlab 二进制形状描述子

matlab 计算点云法向量并可视化

matlab 角度制与弧度制的相互转换

matlab 构建点云的AABB包围盒

matlab PCA构建点云OBB包围盒

matlab 计算点云的面状指数

matlab ISS关键点提取

七、 点云与图像

matlab 将图像信息融合到激光雷达点云

matlab 检测点云中指定尺寸的矩形平面

matlab 将激光雷达点云数据投影到图像坐标系上

matlab 点云转二值图像

matlab 点云轮廓边缘检测

matlab 使用点云创建数字地面模型DSM

matlab 使用点云创建数字高程模型DEM

matlab 格网法计算点云的占地面积

matlab 计算机载点云的密度

八、 点云可视化

matlab 点云可视化(1)--pcshow()函数可视化单个点云

matlab 点云可视化(2)--pcshowpair()可视化两点云之间的差异

matlab 点云可视化(3)--动态可视化点云

matlab 点云可视化(4)--可视化点云包围框

matlab 点云可视化(5)--可视化多个点云

九、 点云深度学习

matlab点云深度学习(1)-- 无序点云转有序点云

十、 基础 *** 作

matlab 计算点云的质心

matlab 点云去质心

matlab 计算点云的曲率

matlab 计算点云的面状指数

结构化数据加噪声是指为了提高模型的泛化能力，在训练数据集中添加噪声，以防止模型过拟合。

通常，结构化数据加噪声可以通过两种方法实现：一种是在训练数据中添加噪声，另一种是在训练数据中添加随机噪声。

添加噪声的方法可以分为两类：一类是添加外部噪声，即从外部获取噪声，然后将其加入训练数据中，以此来提高模型的泛化能力。另一类是在训练数据中添加内部噪声，即在训练数据中添加随机噪声，以此来增强模型的泛化能力。

添加随机噪声的方法有很多种，比如加性噪声、高斯噪声、椒盐噪声、高斯模糊等，它们都可以帮助模型更好的拟合数据，从而提高模型的泛化能力。

此外，还可以通过数据增强的方法，通过从原始训练数据中抽取一些样本，然后对样本进行旋转、平移、缩放等变换，以此来提高模型的泛化能力。

总之，结构化数据加噪声是一种有效的技术，可以提高模型的泛化能力，从而使模型更加稳健，能够更好的拟合数据。

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