Matlab点云统计滤波

点云是一种常见的三维数据表示形式，它由大量的点构成，每个点都具有位置和其他属性信息。点云通常用于三维建模、计算机视觉和机器人感知等领域。然而，点云数据中常常存在噪声和异常点，这些问题可能会影响后续的数据处理和分析。为了解决这些问题，点云统计滤波技术应运而生。

点云统计滤波是一种基于统计原理的滤波方法，通过对点云数据进行统计分析，识别和过滤掉噪声点和异常点，从而提取出准确的点云表面。在Matlab中，有多种方法和函数可用于实现点云统计滤波。以下是一些常见的点云统计滤波方法及其对应的Matlab源代码示例。

1. 均值滤波

均值滤波是一种简单但有效的滤波方法，它通过计算点云中每个点的邻域点的平均值来平滑点云数据。在Matlab中，可以使用pcdenoise函数实现均值滤波。下面是一个示例代码：

ptCloud = pcread('pointCloud.ply');  % 读取点云数据
filteredPtCloud =