点云处理技术的综述及源代码实现

点云处理是计算机视觉和图形学领域中的一个重要研究方向。它涉及将从传感器（例如激光雷达或结构光相机）获取的离散点云数据进行处理、分析和可视化。本文将介绍点云处理的基本概念及常见应用，并提供一些相关的源代码实现。

一、点云数据表示
点云通常由大量三维离散点组成，每个点都具有坐标信息。为了有效地处理点云数据，常见的表示方法包括：

1. XYZ表示法：使用三个坐标值（X、Y和Z）来表示每个点的位置。
2. 法向量表示法：对于每个点，还可以计算其法向量，以描述点云的表面特征。

二、点云滤波
点云数据经常包含噪声或无用的信息，因此需要进行滤波处理。下面是一些常用的点云滤波方法：

1. 体素滤波（Voxel Grid Filter）：将点云划分为小立方体体素，并在每个体素内只保留一个点作为代表。
2. 半径滤波（Radius Outlier Removal Filter）：将距离某个点过远的邻域点删除，以去除离群点。
3. 统计滤波（Statistical Outlier Removal Filter）：基于统计学的方法，去除那些不符合周围点分布规律的点。

下面是一个体素滤波的源代码实现示例（使用PCL库）：