PCL 滤波模块相关概念及算法介绍

1.PCL中点云滤波方案 

PCL中总结了几种需要进行点云滤波处理的情况,这几种情况分别如下:

（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）大量数据需要进行下采样(Downsample)。

（4）噪声数据需要去除。

对应的方法如下:
(1)按具体给定的规则限制过滤去除点。

(2)通过常用滤波算法修改点的部分属性。

(3)对数据进行下采样。

2.双边滤波算法

双边滤波算法是通过取邻近采样点的加权平均来修正当前采样点的位置，从而达到滤波效果。同时也会有选择剔除部分与当前采样点“差异”太大的相邻采样点，从而达到保持原特征的目的。

3.PCL中fliters模块及类介绍

1.class pcl::ApproximateVoxelGrid< PointT > 
类ApproximateVoxelGrid根据给定的点云形成三维体素栅格，并利用所有体素的中心，点近似体素中包含的点集，这样完成下采样得到滤波结果。该类比较适合对海量点云数据在处理前进行数据压缩，特别是在特征提取等处理中选择合适的体素大小等尺度相关参数，可以很好地提高算法的效率。
关键成员函数:
void setLeafSize (const Eigen:: Vector3f &leaf_ size)
设置体素栅格叶大小，向量参数leaf_ size 是体素栅格叶大小参数，每个元素分别表示体素在XYZ方向上的尺寸。
void setLeafSize (float lx, float ly, float lz) :
同上，lx、ly、lz分别设置体素在XYZ方向上的尺寸。
void setDownsampleAllData (bool downsample):
设置是否对全部字段进行下采样，不同点类型包含的字段数量不同，在进行下采样时，大多是对空间XYZ进行下采样，有些字段在下采样时也有意义，例如颜色、强度等，若需要对全部字段进行下采样则设置为True,仅对XYZ字段下采样则设置为False。
其他成员函数均为基类成员函数的具体实现，详情请参考基类classpcl::Filter< PointT>

2.class pcl: :fiters: :GaussianKernel < PointInT, PointOutr >
类GaussianKernel是基于高斯核的卷积滤波实现，高斯过滤器相当于一个具有平滑性能的低通滤波器，通过该类处理后的点云，相对比较平滑。
关键成员函数:
void setSigma (float sigma):
设置sigma参数,sigma参数即高斯函数的标准方差,决定了函数的宽度。

void set ThresholdRelativeToSigma (float sigma_ coefficient)
设置相对sigma参数的距离阈值，距离> sigma_ceoff