割点matlab代码-point-cloud-regularization:用于空间化点云分类的结构化优化框架

割点matlab代码点云正则化 具有Matlab界面Loic Landrieu 2017的结构化优化框架，用于点云的空间正则化和分段 正则化： 基于： 用于空间平滑3D点云的语义标签的结构化正则化框架。 Landrieu，L.，Raguet，H.，Vallet，B.，Mallet，C.，＆Weinmann，M.（2017年）。 该框架提出了一套用于在点云上对语义标签进行空间正则化的方法。 如上所述，提出了4个保真度函数和3个正则化器。 分割： 基于： 从3D LiDAR点云对城市场景进行弱监督的分割辅助分类。 Guinard，S.和Landrieu，L.在ISPRS 2017中 L0-cut追踪可快速分割点云。 依赖关系： 裁切： PFDR：来自 ALPHA-EXPANSION / GCMEX： 懒散的信仰传播： 所有这些依赖项都是可选的，但是对相应正则化的访问取决于安装了哪些正则化。 如果您选择不安装其中一些库，则可能需要一些代码注释。 数据压缩文件需要解压缩。 所有的功劳都归功于数据。 运行代码： 运行configure.m与您想尝试的方法相对应的行。 跟随benchmark.m查