一种基于密度的迭代体素下采样方法

本发明提供了一种改进的基于密度的迭代体素下采样方法，通过引入点云密度信息和迭代调整体素大小，实现更加灵活和自适应的点云降采样。传统的体素滤波方法使用固定体素大小，可能在密度变化较大的区域无法有效保留重要细节，而在稀疏区域又可能导致过度降采样。本发明通过计算每个体素的点云数量，并根据预设阈值对体素进行动态分割与细分，确保高密度区域保留更多点云信息，同时在低密度区域减少冗余数据，从而提升降采样精度并提高计算效率。具体而言，当体素内的点数超过设定阈值，且体素尺寸大于最小尺寸时，算法会将该体素分割为八个子体素，继续递归细分，直到满足条件。该方法自适应性强，能够根据点云的密度变化动态调整采样策略，显著提升点云处理的精度与效率。与传统体素滤波方法相比，本发明能更好地保留密集区域的细节，减少稀疏区域的冗余点，提供了一个高效且精确的点云降采样解决方案。