PCL LocalMaximum点云去噪算法：消除局部最大的点

PCL LocalMaximum点云去噪算法：消除局部最大的点

点云数据作为三维空间中的信息储存形式，广泛应用于计算机视觉、自动驾驶和工业制造等领域。然而，在实际应用中，点云数据常常会受到各种因素的干扰，产生噪点。噪点的存在不仅影响了点云数据的质量，还给后续的点云处理和分析带来了困难。

针对点云数据中的噪点问题，本文介绍了一种名为PCL LocalMaximum（局部最大值）的去噪算法。该算法通过识别并消除局部区域中的最大值点，从而有效地降低噪点的数量，提升点云数据的质量。

算法原理
PCL LocalMaximum算法的基本思路是在点云数据中寻找局部最大值点，并根据一定的阈值将其与周围的点进行比较，从而判断是否为噪点。具体的算法流程如下：

1. 对输入的点云数据进行体素格化（VoxelGrid滤波），将点云数据分割成小的体素块，以便更好地处理。

pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor;
sor.