我正在尝试从点云中的一组点推断信息，以基于其他点云的数据创建更大的点云。
出于示例目的，点云的形状形成了类似抛物线形“碟”的形状，取自抛物面的表面。尽管有一个数学公式来描述其总体形状，但由于捕获噪声和变形，数据本身并未完全匹配该公式。
在此示例之后，给定的数据集仅覆盖“菜”的中间部分，而希望以点云形式包含整个“菜”。但是，存在其他所有大小相同且形状相似的点云。因此，我们的想法是使用完整的点云，外推不完整的云的点以填充丢失的数据（当然，要假设它是相同的形状。）这可以使用MATLAB来完成。
我已经研究过卡尔曼滤波器之类的东西，但是我不确定这是正确的算法，因为它通常在与时间有关的条件下运行。我还认为，不完整点云和完整点云之间的RMS可能有用，但是在开发的这个阶段很难说。
我希望有人以前曾经想到过这样的事情（并且已经存在这样的算法），或者如果没有，那么哪个方向将是开始开发它的好地方。有人碰巧知道吗？