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基于统计分析的StatisticalOutlierRemoval滤波器

该滤波器主要用于移除离群点，那么什么样的点是离群点呢？计算点云中每个点与其所有临近点的平均距离，并假设其结果为一形状由均值和标准差决定的高斯分布，若有某点平均距离在标准范围（由全局距离平均值和方差定义）之外，则定义为离群点，并将其从数据集中去除掉，这也是本滤波器的内在处理逻辑，即对每个点的邻域进行一个统计分析。
激光扫描通常会产生密度不均匀的点云数据，另外，测量中的误差也会产生稀疏的离群点。
代码如下

#include <iostream> 
#include <pcl/io/pcd_io.h>
 #include <pcl/point_types.h> 
 #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>  i
 nt main(int argc, char** argv) 
 { 	
	 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); 	
	 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);  
 	pcl::PCDReader reader;   // 定义读取对象 	
 	reader.read<pcl::PointXYZ>("table_scene_lms400.pcd", *cloud);  // 读取点云文件  	
 	std::cerr << "Cloud before filtering: " << std::endl; 	std::cerr << *cloud << std::endl;  	
 	/*创建滤波器，对每个点分析的临近点的个数设置为50 ，并将标准差的倍数设置为1  这意味着如果一 	个点的距离超出了平均距离一个标准差以上，则该点被标记为离群点，并将它移