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三维激光扫描仪作为一种新型高科技产品,它的应用已经渗透到国民经济的各个方面。如何高效地对点云数据进行滤波以及空洞修复,已成为当下研究的热点问题。针对目前点云滤波与空洞修复中存在的效率与准确性等问题,利用RBF(Radial Basis Function)神经网络最佳非线性逼近以及快速收敛能力,提出了一种基于RBF神经网络的点云滤波与空洞修复算法研究。通过真实扫描数据进行实验,结果显示该算法具有很高的预测精度,并且对点云空洞具有很好的修复效果,可为实际工程应用提供参考。