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点云去噪基础

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点云去噪基础

双边滤波

双边滤波是一种非线性滤波器,它可以达到保持边缘、降噪平滑的效果。和其他滤波原理一样,双边滤波也是采用加权平均的方法,用周边像素亮度值的加权平均代表某个像素的强度,所用的加权平均基于高斯分布。最重要的是,双边滤波的权重不仅考虑了像素的欧氏距离(如普通的高斯低通滤波,只考虑了位置对中心像素的影响),还考虑了像素范围域中的辐射差异(例如卷积核中像素与中心像素之间相似程度、颜色强度,深度距离等),在计算中心像素的时候同时考虑这两个权重。

统计滤波-PCL

StatisticalOutlierRemoval滤波器主要可以用来剔除离群点,或者测量误差导致的粗差点。
滤波思想为:对每一个点的邻域进行一个统计分析,计算它到所有临近点的平均距离。假设得到的结果是一个高斯分布,其形状是由均值和标准差决定,那么平均距离在标准范围(由全局距离平均值和方差定义)之外的点,可以被定义为离群点并从数据中去除。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_22170875/article/details/84994029

去噪思路

对于大范围的离群点可以采用统计滤波的方法去除,而对于邻近物体边缘的噪点用双边滤波平滑处理即可

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