방법 ( 300 ) 은 블록 ( 302 ) 에서 획득 된 점 클라우드 ( 302 A ) 를 스무 딩 하 는 단계 를 포함 하 는 블록 ( 304 ) 으로 진행 한다 . 비록 이용 가능 한 스무 딩 테크닉 ( 블록 304 에서 사용 될 수 있 은 테크닉 ) 이 많이 있 지만 , 현재 바람직 한 실시 예의 블록 ( 304 ) 은 무빙 리스트 스퀘어 스 ( MLS : moving least squares ) 예측 스무 딩 ( predictive smoothing ) 테크닉 을 사용 한다 . MLS 예측 스무 딩 은 점 클라우드 ( 302 A ) 의 불규칙성 을 제거 하 고 평활 하 게 하 는 리 샘플링 방법 이 다 . 이러 한 불규칙성 은 , 예 를 들 어 , 3 D 광학 센서 ( 들 ) ( 14 ) 로부터 오 는 작 은 거리 측정 에러 ( small distance measurement errors ) 에 의해 야기 될 수 있 다 . 블록 ( 304 ) MLS 방법 은 3 D 점 클라우드 ( 302 A ) 내 의 점 을 보다 규칙 적 으로 분포 되 도록 , 주변 점 을 기준 으로 보간법 ( interpolations ) 을 사용 하 여 저밀 도 영역 의 점 들 을 채움 으로써 , 수정 하 려고 시도 하 는 것 을 포함 한다 .