常用的点云预处理算法

点云预处理是处理点云数据时的重要部分，其目的是提高点云数据的质量和处理效率。通过去除离群点、减少点云密度和增强特征，可以消除噪声、减少计算量、提高算法的准确性和鲁棒性，从而为后续的点云处理和分析步骤（如配准、分割和重建）提供更高质量的数据基础。

以下是常用的点云预处理算法介绍，内容包括离群点过滤、点云下采样、坐标上采样和特征上采样的数学原理以及Open3D实现代码。

离群点过滤

无效值剔除

无效值剔除是指移除点云中的值或无穷大的值。

数学原理： 假设点云数据集为，其中每个点。无效值剔除的规则可以表示为：

Open3D实现：

import open3d as o3d

def remove_invalid_points(pcd):
    pcd = pcd.select_by_index(
        np.where(np.isfinite(np.asarray(pcd.points)).all(axis=1))[0]
    )
    return pcd

# 示例
pcd = o3d.io.read_point_cloud("example.ply")
pcd = remove_invalid_points(pcd)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

统计方法剔除

统计方法剔除利用每个点的邻域统计信息来识别并移除离群点。

数学原理： 计算每个点到其个最近邻点的平均距离，并将该点的平均距离与全局平均距离进行比较。如果某点的平均距离超出某一阈值，则认为该点为离群点。

Open3D实现：

def statistical_outlier_removal(pcd, nb_neighbors=20, std_ratio=2.0):
    cl, ind = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=nb_neighbors, std_ratio=std_ratio)
    pcd = pcd.select_by_index(ind)
    return pcd

# 示例
pcd = o3d.io.read_point_cloud("example.ply")
pcd = statistical_outlier_removal(pcd)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

半径滤波方法剔除

半径滤波方法根据每个点在指定半径内的邻居数量来剔除离群点。

数学原理： 设定一个半径和最小点数阈值。对于每个点，如果其在半径内的邻居数量少于，则认为该点为离群点。

Open3D实现：

def radius_outlier_removal(pcd, radius=0.05, min_points=5):
    cl, ind = pcd.remove_radius_outlier(nb_points=min_points, radius=radius)
    pcd = pcd.select_by_index(ind)
    return pcd

# 示例
pcd = o3d.io.read_point_cloud("example.ply")
pcd = radius_outlier_removal(pcd)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

离群点剔除代码示例：

import open3d as o3d
from copy import deepcopy
import numpy as np
 
 
if __name__ == '__main__':
    file_path = 'rabbit.pcd'
    pcd = o3d.io.read_point_cloud(file_path)
    pcd = pcd.uniform_down_sample(50)#每50个点采样一次
    pcd.paint_uniform_color([0.5, 0.5, 0.5])#指定显示为灰色
    print(pcd)
 
    #剔除无效值
    pcd1 = deepcopy(pcd)
    pcd1.paint_uniform_color([0, 0, 1])#指定显示为蓝色
    pcd1.translate((20, 0, 0)) #整体进行x轴方向平移
    pcd1 = pcd1.remove