Open3D 基于法线的双边滤波【2025最新版】

已于 2025-01-16 09:40:12 修改
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分类专栏： python点云处理 文章标签： 人工智能 计算机视觉 算法 3d python
于 2023-02-06 07:12:23 首次发布
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本文介绍了Open3D中基于法线的双边滤波算法，该算法结合点云距离和法线信息进行平滑处理。通过对点云邻域内的点进行加权平均，保留特征的同时去除噪声。文中详细阐述了算法原理、计算步骤，并给出了参考文献和代码实现，同时展示了原始点云与滤波后的效果。

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博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月16日。

一、算法原理

1、算法概述

   Fleishman 等人提出一种网格双边滤波器，双边滤波器最早应用于灰度图像，该算法不仅考虑点到邻域点的距离，而且将沿法线方向的距离也作为判断依据，另外该算法对法线方向没有限制。将双边滤波器应用到点云数据 P P P

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Open3D法线双边滤波， 利用法向信息提高点云滤波效果
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03-30 849
双边滤波是一种保边去噪的滤波算法，它不仅考虑了空间距离，还考虑了像素灰度值之间的相似性，从而能够有效地去除噪声，同时保留图像细节和边缘信息。在点云中，由于点云密度和采样不均匀，传统的双边滤波效果并不好，因此需要引入法线信息来提高滤波效果。法线双边滤波是一种基于点云法向信息的滤波算法，利用点云法向来提高滤波效果，适用于需要保留细节信息的点云处理任务。总之，Open3D的基于法线的双边滤波算法是一种十分实用的点云处理工具，可以在各种点云处理任务中发挥重要作用。在上述代码中，我们首先读取了一个点云数据，并通过。
PCL 基于法线的双边滤波【2024最新版】
点云侠的博客
01-10 5960
PCL中自带的双边滤波算法是基于点云的强度信息只对强度字段进行处理，点云的xyz坐标和法线等均未发生变化。本文用PCL实现由Fleishman 等人提出的基于点云法线的双边滤波，处理之后的点云会变得更平滑。
基于法线的点云双边滤波
xinxiangwangzhi_的博客
11-16 5731
双边滤波具有一定的保留边缘特征的功能，本质上是一种平滑算法，算法原理： 具体参考文献《The Bilateral Filter for Point Clouds》 作者：Julie Digne, Carlo de Franchis 代码： #include <iostream> #include<cmath> #include<pcl/io/pcd_io.h> #include<pcl/point_cloud.h> #include<pcl/kdtre
Open3D 点云双边滤波
bug_api163的博客
09-26 344
然而，由于传感器噪声、遮挡和边缘模糊等因素的影响，点云数据中常常存在着一些不完整或者含有噪声的点。通过对点云数据进行滤波处理，可以去除噪声和不完整的点，提高点云数据的质量和可用性。Open3D 提供了丰富的功能和易用的接口，方便用户进行点云数据的处理和分析。Open3D 是一个开源的三维几何处理库，提供了丰富的功能和易用的接口，方便用户进行点云数据的处理和分析。Open3D 提供了更多的滤波算法和函数，用户可以根据需要选择合适的方法进行点云滤波处理。函数对点云数据进行滤波处理，并将结果可视化展示出来。
Open3D (C++) 基于法线的双边滤波
点云侠的博客
09-30 1019
基于法向量的点云双边滤波，C++详细过程版实现。
Open3D 基于法线的双边滤波
纵马踏花向自由
09-09 2234
基于法线的双边滤波是一种用于点云平滑的技术，它结合了点与其邻域点之间的几何距离和法线方向的相似性，从而在去除噪声的同时保留几何特征。这种滤波方法广泛应用于点云处理领域，尤其是在需要保留表面细节和边缘的场景中。
基于法线的双边滤波算法实现
techDM的博客
08-22 170
然而，在某些场景下，简单的双边滤波算法并不能达到我们所期望的效果，比如在处理点云数据时，由于点云数据本身是非结构化的，因此需要考虑更多的信息来保证滤波的准确性。接着，我们定义了双边滤波算法所需的参数，如每个点使用周围最近的 k 个点进行滤波、点的空间差异权重、点的强度差异权重等。基于法线的双边滤波算法是一种常用的点云滤波算法，它可以在保持边缘信息的同时平滑点云数据。Open3D库中提供了基于法线的双边滤波算法，该算法以法线为主要的约束信息，保证滤波后得到的点云数据仍然具有几何特征。
Open3D点云双边滤波
CwzCode的博客
09-25 188
点云双边滤波是一种在点云数据处理中常用的滤波方法，用于平滑点云数据并保留边缘信息。在本文中，我们将介绍如何使用Open3D库实现点云双边滤波，并提供相应的源代码。根据您的需求，您可以调整双边滤波的参数以获得最佳的平滑效果和边缘保留效果。首先，确保您已经安装了Open3D库，并且已经导入所需的模块。接下来，我们将加载点云数据并应用双边滤波。在本例中，我们将原始点云数据和滤波后的点云数据传递给该函数，以便进行可视化。接下来，我们定义了双边滤波的参数。对象，用于存储滤波后的点云数据。参数定义了邻居点的数量，
用于 3D 图像的快速双边滤波器：用于 3D 图像的快速双边滤波器-matlab开发
05-30
这是 3D 图像快速双边滤波的实现。 该过滤器在保留边缘的同时平滑图像，但在其最直接的实现中对计算的要求非常高，尤其是对于大型 3D 图像。 快速双边滤波（S. Paris 和 F. Durand，麻省理工学院 [1]）是一种近似技术，可显着提高计算速度。 我的实现与快速 2D 滤波器 [2] 的 Matlab 版本密切相关，并进行了一些修改。 核心函数允许控制滤波器的所有参数（4 个用于高斯内核，4 个用于子采样），并且包装函数进行了一些简化以方便使用。 为了执行可分离的 4D 卷积，我使用了我自己单独提交给 File Exchange (27957) 的函数。 [1]http://people.csail.mit.edu/sparis/bf/ [2] http://people.csail.mit.edu/jiawen/software/bilateralFilter.m
点云双边滤波算法
06-12
将双边滤波算法应用于点云噪点滤除，可有效提高点云质量。高质量的输入数据对提高点云学习的人工智能训练效率与质量有显著的帮助。
Open3D 法向滤波
dayuhaitang1的博客
08-25 569
Open3D 法向滤波
Open3D中的点云双边滤波: 一种多维增量式噪声消除方法
GfEmacs_Lisp的博客
09-26 451
总结起来，Open3D提供了方便易用的点云处理工具，并且支持多种滤波算法，其中包括点云双边滤波。通过使用Open3D中的点云双边滤波方法，我们可以有效地去除点云数据中的噪声，提高其质量和准确性。然而，实际采集的点云数据通常会受到多种因素的影响，例如传感器噪声、不完整数据和局部几何变化等，这些因素可能导致点云数据的质量下降和信息丢失。而Open3D是一个功能强大的开源库，提供了丰富的点云处理工具。通过观察可视化结果，我们可以清楚地看到滤波后的点云数据更加平滑，并且保留了原始点云的细节信息。
PCL表面法线滤波（sampling_surface_normal）
xhm01291212的博客
08-02 586
以表面法线为基准进行聚类：即对点云中所有点云点的，将每个聚类之后的，以实现抽稀的效果。（1）点云中所有点云点的表面法线。（2）树。（3）对每个点云点进行，邻域半径内搜索到的点云点获取其，进行。（4）将聚类得出的作为该邻域半径内的特征点，保留。（5）依次遍历所有点云点，得到抽稀后的结果点云。如下图：即对下图中的所有表面法线（蓝色的线）进行聚类，得到特征点；而不是对点云点进行聚类得到特征点。
python 实现Bilateral Filter双边滤波器算法
最新发布
luthane的博客
10-16 1324
Bilateral Filter（双边滤波器）算法是一种非线性的滤波方法，它结合了图像的空间邻近度和像素值相似度，以达到保边去噪的目的。双边滤波算法由Tomasi和Manduchi在1998年提出。1. 算法原理双边滤波器可以视为两个二维滤波器的组合：一个空域高斯滤波器和一个值域高斯滤波器。它的权重计算同时考虑了像素的空间距离（空域权重）和像素值之间的差异（值域权重）。空域权重：基于高斯分布，考虑像素之间的空间距离。离中心像素越近的像素，其权重越大。值域权重：考虑像素之间的亮度或颜色差异。
3D点云处理：双边滤波器&快速双边滤波器（附源码）
lddx_123456的博客
09-22 1044
3D点云处理：双边滤波器&快速双边滤波器。
Open3D：导向滤波在点云处理中的应用
带你成为别人眼中的大佬！
04-01 503
在点云处理中，可以将点云数据看作是无序的数据集合，而其形成的网格则可以视为一个像素，引导图像则是点云的法向量。点云导向滤波是一种基于引导图像的滤波算法，在点云数据处理中也得到了广泛应用。Open3D是一个开源的3D计算机视觉库，提供了一系列处理点云数据的函数和类，并支持点云导向滤波功能的快速实现。使用Open3D进行点云导向滤波处理，可以有效地去除点云数据中的噪声，从而实现更加准确、清晰的数据处理。在处理点云数据时，由于点云不存在像素值这样的属性，因此需要通过估算法向量来作为引导图像对点云进行滤波处理。
PCL库学习（13）_PCL中的法线估计对象与hdl-graph-slam中的法线滤波
lzy6041的博客
08-06 693
#include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/surface/gp3.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> int main (int ar
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