基于加权Cauchy稳健估计的点云处理算法

点云处理是计算机视觉和三维重建领域中的重要任务之一。在点云处理中，估计点云中的几何形状和特征是一个关键问题。在本文中，我们将介绍一种基于加权Cauchy稳健估计的点云处理算法，该算法可以有效地处理离群值和异常点的影响。

加权Cauchy稳健估计是一种用于参数估计的统计方法，它对异常值具有较强的鲁棒性。在点云处理中，我们可以利用加权Cauchy稳健估计来减少离群值的影响，从而提高估计的准确性。下面是使用MATLAB实现的基于加权Cauchy稳健估计的点云处理算法的代码示例：

% 加权Cauchy稳健估计的点云处理算法

% 输入：
%   - pointCloud: 输入的点云数据
%   - iterations: 算法迭代次数
% 输出：
%   - estimatedPointCloud: 估计后的点云数据

function estimatedPointCloud = robustPointCloudProcessing(pointCloud, iterations)
    estimatedPointCloud = pointCloud;
    
    for iter = 1:iterations
        % 估计点云的模型参数
        modelParams = estimateModelParams(estimatedPointCloud);
        
        % 计算点云中每个点到模型的距离
        distances = computeDi