PCL快速双边滤波（fast_bilateral、fast_bilateral_omp）

原创

已于 2024-09-20 09:40:42 修改 · 747 阅读

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#算法 #人工智能

于 2024-07-30 09:20:48 首次发布

PCL专栏目录及须知-优快云博客

1.原理

双边滤波的速度较慢。快速双边滤波使用近似计算的方法（下采样）提升双边滤波的速度。

（1）对有序点云进行下采样。

（2）同双边滤波一样，也是先计算空间领域，得到的空间领域内的所有点。

（3）在该领域范围内，计算操作点和空间邻域内所有点的强度差异是否在高斯权重的范围内，如果不在高斯权重的范围内，那么使用高斯权重平滑强度。

（4）得到最终结果。

2.使用场景

对点云进行强度的降噪平滑

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专栏目录

第14章：PCL FastBilateralFilter 快速双边滤波

yumeiguo的博客

04-24

102

它借助了图像处理中的近似快速计算方法，因此比标准双边滤波快很多，尤其适用于 Kinect、Realsense 等设备产生的稠密点云。是基于快速算法实现的近似方法，效率更高，尤其适用于大规模稠密点云，通常在处理深度图像转换来的点云数据时应用广泛。是 PCL 提供的一种基于图像处理中的双边滤波（Bilateral Filter）思想的点云滤波方法。值越小，越能保留边缘，值越大越平滑但易模糊边缘。适用于带有噪声但具有清晰边缘的场景，例如深度图生成的点云。：根据点云密度决定，一般设为 10～30 的范围。

PCL 基于强度的双边滤波【2024最新版】

点云侠的博客

03-24

29万+

基于强度信息的双边滤波代码实现、滤波前后点云未出现变化的原因以及获取带有强度pcd点云的方法。本文由优快云点云侠原创，博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年12月7日。

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PCL双边滤波（bilateral）

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xhm01291212的博客

07-26

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双边滤波通过计算点云点周围的高斯权重，按照卷积核中元素强度值与中心点强度的近似情况来设置权重，强度值越相近，则该点权重越大。简单来说，就是取点云点附近的邻近点，然后通过其距离差异和强度差异，计算一个新的强度值出来，然后再赋值到该点上，以此实现强度的平滑。如下图，中心点为某次待计算双边滤波的点云点，其他点为邻近点。双边滤波计算时，通过该点与其他点的强度差异和距离远近，重新计算一个通过权重平均后的强度值。

PCLlab—双边滤波（1）

aokuidiu4766的博客

09-16

944

序：本节介绍PCL里的双边滤波，双边滤波主要作用是具有保边的功能，即在滤波的过程中不会连带边界一起都平滑掉，这样有利于计算准确的法线。这里我们主要介绍其实现过程，算法会在后续补充上。 1. 代码如下： void Filters::bilateralFilter(pcl::PCLPointCloud2::ConstPtr input, pcl::PCLPointCloud2&amp...

PCL快速双边滤波

com1098247427的博客

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快速双边滤波

PCL快速双边滤波：高效处理点云数据的滤波方法

ZfpMaster的博客

09-17

899

PCL中的快速双边滤波算法可以高效地处理点云数据，本文将详细介绍该算法的原理和使用方法，并提供相应的源代码示例。对于输入的点云数据，算法首先在三维空间中计算每个点与其周围点的距离，并根据距离阈值确定每个点的邻域。对于输入的点云数据，算法首先在三维空间中计算每个点与其周围点的距离，并根据距离阈值确定每个点的邻域。然后，对于每个点，算法计算其与邻域内点的灰度差异，并根据灰度阈值来确定是否滤波该点。本文介绍了快速双边滤波算法的原理，并提供了使用PCL快速双边滤波：高效处理点云数据的滤波方法。

PCL :实现快速双边滤波（附完整源码）

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

09-24

332

PCL :实现快速双边滤波（附完整源码）

PCL （多线程）快速双边滤波【2024最新版】

点云侠的博客

03-24

29万+

多线程加速的快速双边滤波，本文由优快云点云侠原创，博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年12月7日。

点云滤波（1）

qq_35718950的博客

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噪声点与离群点。在获取点云数据时，由于设备精度、操作者经验、环境因素等带来的影响，以及电磁波衍射特性、被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响，点云数据中将不可避免地出现一些噪声点，属于随机误差。除此之外，由于受到外界干扰如视线遮挡，障碍物等因素的影响，点云数据中往往存在着一些距离主题点云较远的离散点，即离群点。 **点云处理中滤波目的。**滤波处理作为点云处理的第一步，对后续处理有很重要...

PCL :实现双边滤波（附完整源码）

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09-24

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Fast Bilateral Filter：使用傅立叶近似的快速双边滤波。-matlab开发

05-29

以下论文中描述的快速双边滤波器的 MATLAB 实现： ** KN Chaudhury、D. Sage 和 M. Unser，“使用三角范围内核的快速 O(1) 双边滤波”，IEEE Trans。图像处理，卷。 20，没有。 11，第 3376-3382 页，2011 年。 ** S. Ghosh 和 KN Chaudhury，“使用傅立叶内核进行快速双边滤波”，IEEE 信号处理快报，第一卷。 23号5，第 570-573 页，2016 年。

双边滤波快速算法-图像处理方向

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双边滤波快速算法-图像处理方向介绍了双边滤波的概念-很精练形象以及在图像处理中的应用-edge preserving filtering 介绍了现有的多种加速算法

快速双边滤波的美颜算法

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本文实现了基于快速双边滤波得美颜算法。详细信息可以查看博客：https://blog.youkuaiyun.com/zhangpengzp/article/details/87884584

PCL 快速双边滤波【2024最新版】

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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。

增维型快速双边滤波-A Fast Approximation of the Bilateral Filter using a Signal Processing Approach

Nick Blog

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1. 简介 双边滤波非常有用，但速度很慢，因为它是非线性的，传统的加速算法例如在FFT之后执行卷积，是不适用的。本文提出了对双边滤波的新解释，即高维卷积，然后是两个非线性操作。其基本思想就是将非线性的双边滤波改成可分离的线性操作和非线性操作。换句话说，原来的双边滤波在图像不同位置应用不同的权重，也就是位移改变卷积，他们通过增加一个维度，也就是将灰度值作为一个新的维度，将双边滤波表达成3D空间中的线性位移不变卷积，最后再执行非线性的归一化操作。 2. 原理 2.1 公式推导（1）首先将原始双边滤波公式等

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以下是使用 PCL 库实现的快速双边滤波的代码示例： ```cpp #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/fast_bilateral.h> int main(int argc, char** argv) { if (argc < 3) { std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " input.pcd output.pcd" << std::endl; return -1; } pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>); if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZRGB>(argv[1], *cloud) == -1) { std::cerr << "Failed to load input point cloud " << argv[1] << std::endl; return -1; } pcl::FastBilateralFilter<pcl::PointXYZRGB> fbf; fbf.setInputCloud(cloud); fbf.setSigmaS(5.0f); // spatial standard deviation fbf.setSigmaR(0.03f); // range standard deviation pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>); fbf.filter(*cloud_filtered); pcl::io::savePCDFileBinary(argv[2], *cloud_filtered); std::cout << "Filtered point cloud saved to " << argv[2] << std::endl; return 0; } ``` 这段代码首先加载输入点云，然后创建一个 `pcl::FastBilateralFilter` 对象，并设置空间和范围标准偏差。调用 `filter` 函数进行滤波，并将结果保存到输出文件中。