在点云中选择一些具有代表性的样本点，然后利用径向基函数来计算这些样本点与其它点之间的距离得到每个点的权重系数，最后根据权重 系数与径向基函数的值来插值缺失的点，得到完整的点云数据。步骤详细描述

这是一个点云插值的常用方法，称为径向基函数插值（Radial Basis Function Interpolation）。

具体步骤如下：

1. 选择一些具有代表性的样本点，这些点通常被称为“基准点”（Basis Point），可以通过随机选择、均匀采样等方式获得。

2. 对于每个基准点，计算它与其它点之间的距离，一般使用欧式距离或曼哈顿距离等。

3. 根据距离计算每个点的权重系数，这里一般使用高斯函数或多项式函数等径向基函数来计算。高斯函数的定义如下：

$$
\phi(r) = e^{-\frac{r^2}{2\sigma^2}}
$$

其中 $r$ 表示距离，$\sigma$ 是一个参数，用于控制函数的形状。多项式函数的定义如下：

$$
\phi(r) = r^p
$$

其中 $p$ 是一个正整数，用于控制函数的次数。

4. 对于每个缺失的点，根据它与基准点之间的距离以及基准点的权重系数，使用加权平均来计算它的值。具体来说，设缺失点为 $p$，基准点为 $b_i$，$p$ 到 $b_i$ 的距离为 $r_i$，$p$ 的权重系数为 $w_i$，则 $p$ 的值可以表示为：

$$
p = \frac{\sum_{i=1}^n w_i \cdot \phi(r_i)}{\sum_{i=1}^n w_i}
$$

其中 $n$ 表示基准点的个数。

5. 重复步骤 4 直到所有缺失点都被插值出来。

需要注意的是，径向基函数插值的效果受到基准点的选择、径向基函数的参数、权重计算方法等因素的影响，需要根据具体情况进行调整。