点云去噪算法及实现

最新推荐文章于 2024-08-14 10:19:41 发布
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文章标签： 算法 点云
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本文介绍了点云去噪的重要性，并详细讲解了统计滤波（均值滤波和中值滤波）和半径滤波（最近邻滤波与高斯滤波）的原理及实现，旨在帮助读者理解并应用到点云处理中。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

介绍
点云是由大量的三维数据点构成的集合，广泛应用于计算机图形学、计算机视觉和机器人等领域。然而，在采集和处理过程中，点云数据经常包含一些噪声点，这些噪声点会对后续的分析和应用造成影响。因此，点云滤波去噪成为很有必要的操作。

点云滤波去噪方法
在点云滤波去噪领域，有多种方法可供选择，包括统计滤波、半径滤波、高斯滤波等。下面将介绍其中两种常用的方法：统计滤波和半径滤波。

  1. 统计滤波
    统计滤波是基于点云中点的邻域统计信息进行噪声点的剔除。常见的统计滤波方法有均值滤波和中值滤波。

均值滤波的原理是计算点云中每个点的邻域点的均值，并用该均值替代原始点的位置。具体步骤如下：

import numpy as np

def mean_filter(point_cloud, k):<
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一些三维点云去噪算法
thequitesunshine007的博客
07-13 923
噪声：也称为孤立点/离群点/异常点，是指点云数据中的不相关或不希望存在的干扰信号或误差。噪声来源：环境光线的明亮程度、测量设备精度及系统误差、物体材料及表面的纹理和人为抖动等因素影响。
Python点云处理（三）点云去噪算法基础篇
weixin_43894929的博客
07-25 4337
针对各种现实原因，经常需要对点云进行去噪，如点云数据密度不规则需要平滑、因为遮挡等问题造成离群点需要去除、 噪声数据需要去除等。本文主要介绍了一些基本的点云去噪算法及其python实现，对于更为复杂的点云去噪算法后面将单独记录。
经典点云去噪算法总结
Meet_csdn的博客
08-10 8558
1.移动最小二乘MLS 基于PCL #include "stdafx.h" #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <pcl/surface/mls.h> int main(int argc, char** argv) {// 将一个适当类型的输入文件加载到对象PointCloud中 p
《点云处理》 点云去噪
dyk4ever的博客
12-17 5031
点云处理之点云去噪
点云数据去噪
Old urchin的博客
02-14 8668
主要包括双边滤波、曲率流、密度均值漂流聚类、噪声分类去噪、神经网络、曲率特征混合分类的高密度点云去噪 体素滤波结合区域生长 等 1、双边滤波算法进行点云去噪，双边滤波器是基于空间分布的一个高斯函数，能够较好地保存目标物的高频信息，它使点云数据的整体趋势更加平滑，数据点顺着法向发生位移。 2、基于曲率流的去噪算法，每 个 点 按 照 它 的 曲 率 速 度 沿 着 法 向 移 动。 以上两者虽然都能使点云模型光顺，但同时会改变点的坐标，使点云信息的纹理信息丢失。 3、基于密度的均值漂移聚类去噪算法，使 每个点
点云学习2:点云去噪方法
biter0088的博客
04-29 6094
点云数据中的噪点通常是指那些无意义、不规则的点，它们可能由于传感器的错误测量、环境的干扰等因素造成。在处理点云数据时，需要将这些噪点去除，以提高数据质量和后续处理效果。
关于点云滤波去噪的方法
热门推荐
致宁的大博客！
01-24 3万+
为什么进行点云滤波处理： （1） 点云数据密度不规则需要平滑 （2） 因为遮挡等问题造成离群点需要去除 （3） 大量数据需要下采样 （4） 噪声数据需要去除 点云数据去噪滤波方法： 双边滤波、高斯滤波、分箱去噪、KD-Tree、直通滤波、随机采样一致性滤波等 方法定义以及适用性： 1.双边滤波：将距离和空间结构结合去噪，效果较好。只适用于有序点云 2.高斯滤波（标准差去噪）：适用于...
matlab-点云SOR去噪算法，包含主程序和function
07-21
标题中的“matlab-点云SOR去噪算法”指的是使用MATLAB实现的一种基于SOR（Successive Over-Relaxation）迭代方法的点云去噪方案。SOR是一种改进的高斯-塞德尔迭代法，用于求解线性系统，常用于物理、工程和科学计算...
点云去噪【论文复现】：基于不同尺度算法的激光雷达点云去噪研究
qq_56233492的博客
04-24 837
赵鹏,柴会轩.基于不同尺度算法的激光雷达点云去噪研究[J].应用激光,2023,43(01):66-75.
点云滤波与降噪的常见算法简介
m0_51661400的博客
08-14 1607
介绍了三种常用于3D点云处理的滤波与降噪算法：统计滤波（SOR）、体素化滤波和随机采样一致性算法（RANSAC）
点云滤波去噪
weixin_41074793的博客
05-04 5891
为什么要对点云滤波？ 一般下面这几种情况需要进行点云滤波处理： （1） 点云数据密度不规则需要平滑 （2） 因为遮挡等问题造成离群点需要去除 （3） 大量数据需要下采样 （4） 噪声数据需要去除 pcl中的方法 PCL中有一个专门的点云滤波模块，可以将噪声点去除，还可以进行点云压缩等操作，非常灵活实用，例如：双边滤波，统计滤波，条件滤波，随机采样一致性滤波等。 一般来说，滤波对应的方案有如下几种...
三维点云预处理之点云去噪
m0_51446790的博客
10-28 6493
三维点云去噪常用方法介绍
MATLAB 统计滤波（去除点云噪声）（55）
weixin_44329757的博客
03-30 1222
点云统计滤波，是一种常用的去噪点方法，原始的点云数据中包含多种噪点，无法直接使用，往往需要通过一些方法去除噪点
点云处理之点云滤波去噪
DayDayUp
09-09 3万+
目录 点云滤波简介 什么是点云滤波？ 为什么要点云滤波？ 常用滤波器 直通滤波器 体素滤波器（下采样） 均匀采样滤波器（下采样） 统计滤波器（去噪） 条件滤波 半径滤波（去噪） 投影滤波 模型滤波 高斯滤波（去噪、平滑） 双边滤波（平滑） 总结 点云滤波简介 什么是点云滤波？ 点云滤波作为常见的点云处理算法，一般是点云处理的第一步，对后续处理有很重要作用。滤波 有很多方面也有很多种功能，比如去除噪声点、离群点、点云平滑以及空洞、数据压缩等 为什么要点云滤
点云去噪滤波
weixin_62057361的博客
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点云滤波总结
点云去噪算法
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### 点云去噪算法概述 点云去噪是提升点云数据质量和处理效率的重要环节[^1]。此过程旨在移除或减弱不必要噪声点，以确保后续分析和应用的准确性。 #### 统计滤波法 统计滤波是一种简单而有效的点云去噪技术。该方法假设大多数有效点位于其邻域内的平均位置附近；偏离这一范围较远的数据点则被认为是异常值或者噪音，并被剔除掉。这种方法能够很好地保留原始几何特性的同时有效地消除孤立噪声点[^2]。 ```python import numpy as np from sklearn.neighbors import NearestNeighbors def statistical_outlier_removal(points, k_neighbors=50, std_ratio=1.0): """ Apply Statistical Outlier Removal on point cloud data. :param points: Input point cloud array (Nx3). :param k_neighbors: Number of neighbors to consider for each point. :param std_ratio: Standard deviation ratio threshold. :return: Filtered point cloud without outliers. """ # Calculate distances from each point to its nearest K neighbors nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=k_neighbors).fit(points) distances, _ = nbrs.kneighbors(points) # Compute mean distance and standard deviation per point avg_distances = np.mean(distances[:, 1:], axis=1) global_mean_dist = np.mean(avg_distances) global_std_dev = np.std(avg_distances) # Remove points whose average neighbor distance exceeds the specified number of standard deviations filtered_indices = abs(avg_distances - global_mean_dist) <= std_ratio * global_std_dev return points[filtered_indices] ``` #### 半径滤波法 半径滤波通过设定一个固定大小的空间窗口来检测并删除那些周围缺乏足够近邻支持的离散点。具体来说，在给定的最大搜索距离内找不到预定数量最近邻居的任何样本都将被视为潜在噪声源并予以清除。 ```cpp #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/filters/radius_outlier_removal.h> void radiusOutlierRemoval(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& inputCloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& outputCloud, double searchRadius, int minNeighborsInSearchRadius){ // Create a filter object pcl::RadiusOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> outrem; // Set parameters outrem.setInputCloud(inputCloud); outrem.setRadiusSearch(searchRadius); // Maximum allowed Euclidean distance between two points outrem.setMinNeighborsInRadius(minNeighborsInSearchRadius); // Minimum required number of neighbors within that sphere // Store result into new Point Cloud container outrem.filter(*outputCloud); } ``` #### 基于卷积神经网络(CNN) 的深度学习方法 随着计算机视觉领域的发展，基于CNN架构设计出来的新型点云去噪模型逐渐成为研究热点之一。这类方案通常会先将输入转换成适合二维网格表示形式（如体素化），再利用多层感知器捕捉空间关系模式完成降噪任务。此外还有些工作尝试直接作用于无序集合上的图神经网络(GCN)，它们同样取得了不错的效果[^3]。 ```bash pip install tensorflow keras opencv-python scikit-image trimesh pyntcloud ``` ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Conv2DTranspose, BatchNormalization, Activation, MaxPooling2D, UpSampling2D class UNet(Model): def __init__(self): super().__init__() self.encoder_layers = [ ... # Define encoder layers here ] self.decoder_layers = [ ... # Define decoder layers here ] def call(self, inputs): x = inputs skip_connections = [] for layer in self.encoder_layers[:-1]: x = layer(x) skip_connections.append(x) encoded_output = self.encoder_layers[-1](x) decoded_input = encoded_output for i,layer in enumerate(reversed(self.decoder_layers)): if isinstance(layer,(Conv2DTranspose,UpSampling2D)): concat_layer = Concatenate()([decoded_input ,skip_connections[::-1][i]]) decoded_input = layer(concat_layer) else: decoded_input = layer(decoded_input) final_output = decoded_input return final_output ```
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