点云滤波方法(cloudcompae点云滤波)

导语：「技术控」基础向：点云数据处理之滤波（二）

前半部分：「技术控」基础向：点云数据处理之滤波（一）

4. 统计滤波

定义一个点云密度阈值，小于这个值点云筛除。

（操作方法是：计算点云中点到最近K个点的平均距离，应该构成高斯分布，根据给定均值和方差筛除方差之外的点。）

5. 半径滤波

半径滤波

半径滤波是统计滤波的一种，对点云中的点指定（圆的半径以及其中点的数量）。圆中点的数量少于阈值时圆心点被筛除。

设置半径为R，圆中点的数量为n；对于上图，n设置为4，则圆AB中的圆心点被筛除，圆C的圆心点留下。

6. 高斯滤波

对整个点云进行加权平均。每一个点的值，都由其本身和邻域内其他点值经过加权平均后得到（对领域线性卷积）。是线性平滑滤波，用于消除噪声。

7. 双边滤波

高斯滤波只考虑了空间域spatialdomain S，即位置/距离对点的影响。

双边滤波在高斯滤波空间域上还考虑了像素范围域range domain R（像素值如颜色强度和深度）。比高斯滤波多了一个高斯方差sigma－d，双边滤波是基于空间分布的高斯滤波函数。是非线性平滑滤波，用于降噪平滑，保持边缘。

（本文只是对一些常用的滤波方法进行原理介绍和浅析，具体实现和实例将于另外对应的滤波方法帖中进行描述。）

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