이어서 방법 ( 300 ) 은 복셀 필터링 ( voxel filtering ) 및 세 그 멘 테 이 션 ( segmentation ) 을 포함 하 는 블록 ( 308 ) 으로 진행 한다 . 블록 ( 306 ) 으로부터 출력 된 점 클라우드 ( 306 A ) 는 밀도 가 높 으며 , 전형 적 으로 3 D 공간 에서 3 × 106 개 이상 의 개별 점 으로 채워진다 . 이러 한 큰 데이터 세트 에서 처리 를 수행 하 면 컴퓨팅 비용 이 많이 들 수 있 다 ( computationally expensive ) . 따라서 , 컴퓨팅 비용 관점 에서 , 투영면 ( 20 ) 의 형상 에 관한 중요 한 정보 를 잃 지 않 고 점 클라우드 ( 306 A ) 의 크기 를 감소 시키 는 것 이 바람직 할 수 있 다 . 점 클라우드 ( 306 A ) 의 크기 감소 는 복셀 필터링 에 의해 블록 ( 308 ) 에서 수행 될 수 있 다 . 블록 ( 308 ) 의 복셀 필터링 프로세스 는 입력 점 클라우드 전체 를 최적 으로 나타내 는 더 적 은 수 의 점 을 갖 는 점 클라우드 로 되돌리 는 복셀 그리드 필터 ( voxel grid filter ) 의 사용 을 포함 할 수 있 다 . 블록 ( 308 ) 의 복셀 그리드 필터 는 점 클라우드 ( 306 A ) 에서 점 의 공간 평균 , 중간 값 및 / 또는 기타 를 취함 으로써 점 클라우드 ( 306 A ) 로부터 데이터 를 다운 샘플링 ( down - sample ) 할 수 있 다 . 도 7 은 블록 ( 308 ) 의 복셀 필터링 프로세스 후 블록 ( 308 ) 의 출력 3 D 점 클라우드 ( 308 A ) 의 예 를 개략 적 으로 도시 한다 .