摘要
点云数据作为三维空间信息获取的重要方式，在逆向工程、机器人导航、虚拟现实等领域发挥着至关重要的作用。
然而，点云数据往往存在噪声、outliers、数据冗余等问题，这给后续的模型重建、特征提取等处理带来了很大的困难。
因此，对点云数据进行滤波和重建是十分必要的。
点云滤波旨在去除点云中的噪声和outliers，保留有效的点云信息；点云重建则是利用滤波后的点云数据构建出完整的物体表面模型。
本文概述了点云滤波和重建的研究现状，详细介绍了各种滤波和重建方法的基本原理、优缺点以及适用场景，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词:点云，滤波，重建，三维模型，逆向工程
#1.1点云数据
点云数据是指通过三维扫描仪等设备获取的一组离散的三维空间点的集合，每个点都包含了其在空间中的坐标信息(x,y,z)，以及颜色、反射强度等附加属性。
与网格模型等其他三维数据表示形式相比，点云数据具有以下特点：
数据结构简单:点云数据以无序的点集形式存储，数据结构简单直观，易于处理和操作。
信息量丰富:点云数据不仅包含了物体的几何形状信息，还可以通过点的颜色、反射强度等属性反映物体的材质、纹理等特征。
获取方式灵活:点云数据可以通过激光扫描仪、结构光扫描仪、深度相机等多种设备获取，适用于不同应用场景。
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