这一篇就是这个系列的最后一篇了。之前讲的都是二维平面的图像，这次换成超声成像中会用到的一种三维成像技术：点云。 
什么是点云
点云是三维空间中大量离散数据点的集合。二维图像用像素拼，点云用的是带三维坐标的空间点，成千上万个点凑在一起，把物体的表面勾出来。 
回顾C扫那篇，硬币仿真数据本身就是三维的：x、y是扫查轴和步进轴的坐标，z是A扫的时间采样。但数据是三维的，看到的图未必是。C扫用闸门在一段深度里取一个特征值，压成一张二维幅值图，深度信息就在闸门里丢了，闸门开得越大丢得越狠。运行过示例代码的话能看到，闸门范围一旦超过硬币厚度，正面和背面的回波叠在同一张图上，分不清特征值来自哪一层。 
点云一般不用闸门，把深度也当成坐标。回波时刻乘声速就是深度，时间轴本身就是一把尺子；有回波的时刻才有事件点，落到(x, y)扫查位置上，就是物体表面。 
 [点云原理] 
点云的用途
点云在光学测量里很常...