1、由于激光扫描仪使用的采集数据方式是激光测距原理，因此在扫描作业中，除尽量减少扫描仪的搬动次数之外，还要选择最佳的地质标本摆放位置和高度，其原则是对被测地质标本保持最大的扫描覆盖范围。
2、三维扫描仪的原理主要是利用激光测距，通过对被测物体表面大量点的三维坐标、纹理、反射率等信息的采集，来对其线面体和三维模型等数据进行重建。而相机的原理主要是利用的是光的折射、反射、漫反射等来捕捉物体，获取物体所表现的颜色、明暗等。
3、三维扫描仪的使用非常简单，它能够通过高精度的激光扫描，实现快速准确的三维数据采集。使用三维扫描仪只需将物体放置在扫描仪的激光范围内，然后将激光在物体表面自动扫描，完成采集工作即可。
1、点云是三维空间中的一系列点的集合。点云是由无数的三维坐标点组成的数据集合。在计算机视觉和三维重建领域，点云被广泛用于表示物体的表面信息。每一个点通常包含三维坐标，有时还包括颜色、法线等其他属性。这些点通过软件或算法从二维图像或其他数据源中提取，共同构成了一个物体的三维模型。
2、点云是一种在三维空间中的数据结构，主要用于表示物体的表面形态。它是由一系列的三维坐标点构成，这些点按照一定的规则排列，共同构成了物体表面的形状信息。这种数据结构在计算机视觉和三维重建等领域有广泛应用。点云的定义 点云是由无数的三维坐标点组成的数据集合。
3、点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合。根据激光测量原理得到的点云，包括三维坐标（XYZ）和激光反射强度（Intensity）。根据摄影测量原理得到的点云，包括三维坐标（XYZ）和颜色信息（RGB）。
1、三维激光点云数据通常呈现出不规则分布的特点，即物体表面附近的点云密度较大，而远离表面的区域点云分布较为稀疏。这种不规则性使得滤波算法的设计变得更加复杂。同时，点云数据在空间上具有一定的连续性，滤波过程需要考虑到这种连续性，以保持物体表面的平滑性。
2、点云滤波，顾名思义，就是滤掉噪声。原始采集的点云数据往往包含大量散列点、孤立点，在获取点云数据时 ，由于设备精度，操作者经验环境因素带来的影响，以及电磁波的衍射性，被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响，点云数据中讲不可避免的出现一些噪声。
3、PCL作为开源的C++编程库，集合了众多点云处理的先进算法和高效数据结构，涵盖了点云获取、滤波、分割、配准、搜索、特征提取、识别、跟踪、表面重建和可视化等多个环节。尤其对于点云拼接、分割和滤波等高阶操作，PCL提供了强大的支持。
4、点云滤波方法（数据预处理）： 双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致性滤波。
