PCL统计滤波（statistical_outlier_removal）

原创 已于 2024-09-20 09:38:49 修改 · 1.1k 阅读 · 17 ·
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于 2024-08-02 12:16:14 首次发布

PCL专栏目录及须知-优快云博客

1.原理

统计滤波即：对点云中每个点进行邻域搜索，判断邻域搜索出的这块点云是否符合高斯分布。根据给定的参数，如均值和方差等，剔除在高斯期望之外的点。

高斯分布

均值、方差、标准差

（1）对点云建KD树。

（2）点云中每个点进行邻域搜索，获取邻域搜索出的点云块。

（3）根据给定的阈值（PCL统计滤波器阈值讲解在下文4.关键函数中），判断每个点是否符合高斯期望，剔除期望值之外的点；得到结果点云。

2.使用场景

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matlab读取txt格式转换为矩阵.zip_matlab点云滤波_点云半径滤波_点云统计滤波_直通滤波 matlab_统计滤波
07-14
MATLAB提供了`pcl.statisticalOutlierRemoval`函数，可以根据邻域内的点数量和标准差来判断并移除异常点。 4. **条件滤波器（Conditional Removation）**： 条件滤波器允许用户根据自定义的规则（如距离、颜色等）...
PCL点云统计滤波的C++实现
03-20
点云统计滤波是一种基于统计学原理的点云数据滤波方法，可以有效地去除点云数据中的离群点和噪声。其基本思想是对点云中每一个点的邻域内的数据进行统计分析，然后根据一定的规则判断该点是否为离群点，从而实现点云数据的滤波。 点云统计滤波的主要步骤如下： 确定滤波窗口大小：首先需要确定统计分析所需的滤波窗口大小，一般情况下，滤波窗口大小应该根据点云密度和噪声情况进行调整，通常选择较小的值。 计算邻域内点的统计属性：对于每一个点，需要计算其邻域内点的统计属性，如平均值、标准差等。统计属性的计算可以使用各种统计分析方法，如高斯分布、中位数等。 判断离群点：根据一定的规则，判断每个点是否为离群点。通常情况下，可以使用标准差或中位数等统计属性进行判断。 生成滤波后的点云：将非离群点保存下来，生成滤波后的点云数据。 点云统计滤波方法简单、有效，适用于许多点云数据处理场景，如点云配准、点云分割等。但是，该方法也存在一些局限性，如无法处理非高斯分布的噪声和离群点等情况。
PCL使用StatisticalOutlierRemoval滤波器移除离群点
10-17
StatisticalOutlierRemoval滤波器主要可以用来剔除离群点，或者测量误差导致的粗差点。 滤波思想为：对每一个点的邻域进行一个统计分析，计算它到所有临近点的平均距离。假设得到的结果是一个高斯分布，其形状是由均值和标准差决定，那么平均距离在标准范围(由全局距离平均值和方差定义)之外的点，可以被定义为离群点并从数据中去除。
【PCL常用滤波器】统计滤波器
最新发布
yijiujiusan的博客
09-02 714
摘要：统计滤波器通过分析点云空间分布特征来去除离群点。算法流程包括：搜索每个点的K近邻，计算平均距离；统计全局均值和标准差；根据阈值剔除异常点。PCL实现展示了加载点云、设置参数（邻居点数K=50，标准差倍数1.0）及可视化对比的过程。该滤波器能有效消除噪声，保持点云结构完整性，适用于传感器数据去噪及三维建模前的预处理。
PCL学习：滤波—StatisticalOutlierRemoval去离群点
zfjBIT的专栏
06-17 5760
StatisticalOutlierRemoval class pcl: :StatisticalOutlierRemoval< PointT > 类 StatisticalOutlierRemoval ，稀疏离群点移除方法， 通过对查询点与邻域点集之间的距离统计判断来过滤离群点 ：对每个点，我们计算它到它的所有临近点的平均距离。假设得到的结果是一个高斯分布，其形状由均值和标准差决定...
PCL 点云离群值去除（StatisticalOutlierRemoval过滤器）
weixin_43896283的博客
05-01 1171
StatisticalOutlierRemoval过滤器是一种常用的点云滤波方法，它的作用是去除点云中的异常离群点。该滤波器基于统计学原理，通过计算每个点与其邻近点的统计参数，判断该点是否为离群点。
PCL中的统计学滤波离群点去噪-StatisticalOutlierRemoval
Jared_Chen的博客
11-14 1048
统计滤波器的主要思想是假设点云中所有的点与其最近的k个邻居点的平均距离满足高斯分布，那么，根据均值和方差可确定一个距离阈值，当某个点与其最近k个点的平均距离大于这个阈值时，判定该点为离群点并去除。统计滤波器的实现原理如下：首先，遍历点云，计算每个点与其最近的k个邻居点之间的平均距离；其次，计算所有平均距离的均值μ与标准差σ，则距离阈值dmax可表示为dmax=μ＋α×σ，α是一个常数，可称为比例系数，它取决于邻居点的数目；最后，再次遍历点云，剔除与k个邻居点的平均距离大于dmax的点。
【pcl入门教程滤波系列】之StatisticalOutlierRemoval
AutoXTruck专栏
09-01 2343
简介 　　激光雷达扫描周围环境时候通常会产生不同点密度的数据集。同时，如果测量偏差(例如抖动、传感器安装位置偏差)将会导致更加稀疏的异常值出现，从而使点云生成结果质量更差。这样将会导致局部点云特征(如曲面法线或曲率变化)的估计更加复杂，很肯能导致估计出错误值。StatisticalOutlierRemoval算法通过对每个点的邻域进行统计分析，删除不符合特定标准的点，能够解决一些异常离群点的干扰。该算法对点云的异常值判断是通过输入点云的所有点到其邻域内距离分布的统计计算。对于每个点，都计算其到所有邻域距离的
PCL点云库入门——PCL库点云滤波算法之统计滤波（StatisticalOutlierRemoval）
qq_36812406的博客
01-01 1666
统计滤波算法是一种利用统计学原理对点云数据进行处理的方法。它主要通过计算点云中每个点的统计特性，如均值、方差等，来决定是否保留该点。算法首先会设定一个统计阈值，然后对点云中的每个点进行分析。如果一个点的统计特性与周围点的统计特性相差不大，即认为该点是可靠的，并将其保留；反之，如果一个点的统计特性与周围点相比差异较大，那么这个点可能是一个异常点或噪声点，算法会将其移除。通过这种方式，统计滤波算法能够有效地减少数据中的噪声和异常值，提高点云数据的质量。
【3】PCL滤波之StatisticalOutlierRemoval滤波器
qq_33612665的博客
04-28 489
【1】StatisticalOutlierRemoval滤波器 使用统计分析技术，从一个点云数据中集中移除测量噪声点（也就是离群点）比如：激光扫描通常会产生密度不均匀的点云数据集，另外测量中的误差也会产生稀疏的离群点，使效果不好，估计局部点云特征（例如采样点处法向量或曲率变化率）的运算复杂，这会导致错误的数值，反过来就会导致点云配准等后期的处理失败。 解决办法：每个点的邻域进行一个统计分析，并...
PCL滤波 StatisticalOutlierRemoval去除噪声
zxcvb036的博客
02-08 382
#include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h> int main(int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointClo
PCL入门系列 —— StatisticalOutlierRemoval 点云统计滤波
工业机器视觉
06-13 1159
基于当前点与邻域点数据的距离统计信息进行离群点判定并进行剔除，当噪声数据的空间点密度与有效区域的点密度差距较为明显时会有不错的滤波效果；
PCL-统计滤波
qq_43049432的博客
09-10 639
统计滤波原理+代码实现
PCL::StatisticalOutlierRemoval
qq_16758589的博客
06-06 465
默认是不输出保留和移除的点云Index的，如果需要获取移除的Index和保留的点，构造时要给一个默认参数，这样就会输出相应的Index。点云是一种描述周围环境离散式的三维表达，无论是采用视觉三维重建，还是采用激光扫描获取的三维空间点云，往往会获取到环境周边的杂乱无章的点云，我们可以通过场景构建避免大部分，但是多多少少都会有一些杂点。离群点滤波是一种常见的去除噪点的方法。它通过计算一个点的邻域内的点和该点的距离，来判断该点是否为噪点。如果该点距离邻域内的点的平均距离超过一定的阈值，则认为该点为噪点。
PCL—StatisticalOutlierRemoval 滤波器
zaibeijixing的专栏
03-25 1252
StatisticalOutlierRemoval 是 PCL 中一种基于统计学的离群点（噪声）去除方法，适用于去除点云中稀疏的异常点（如传感器噪声、漂浮物等）。
PCL教程-点云滤波之StatisticalOutlierRemoval滤波器
DayDayUp
09-11 7161
原文链接：Removing outliers using a StatisticalOutlierRemoval filterhttps://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/statistical_outlier.html#statistical-outlier-removal点云数据：table_scene_lms400.pcdhttps://raw.github.com/PointCloudLibrary/data/master/t...
PCL点云滤波：StatisticalOutlierRemoval
u013925378的博客
10-30 2786
两种点云类型，均可以使用StatisticalOutlierRemoval进行滤波： StatisticalOutlierRemoval滤波原理：对每个点的邻域进行一个统计分析，并修剪掉那些不符合一定标准的点。稀疏离群点移除方法基于在输入数据中对点到邻近点的距离分布的计算。对每个点，我们计算其到所有邻近点的平均距离。假设得到的结果是一个高斯分布，其形状由均值和标准差决定，平均距离在标准范围（由全...
PCL使用StaticalOutlierRemoval(统计分析滤波)进行滤波
自动驾驶行业学习、交流
08-08 1120
原理：对每个点找其到其K近邻的的点的距离的平均值d，所有的点的平均值应该呈现高斯分布（正态分布），其形状由均值和标准差决定，平均距离d在标准范围内 (由全局距离平均值<所有的d相加的和>和方差定义)之外的点，可以被定义为离群点并剔除。 代码： #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include &...
PCL：StatisticalOutlierRemoval 统计滤波
孙悟空
09-23 2811
本文介绍了PCL中统计滤波的原理与代码实现
#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h> 加了头文件后报错
08-27
在使用 PCL（Point Cloud Library）中的 `statistical_outlier_removal.h` 头文件时遇到报错，通常与以下几个方面有关：头文件路径配置错误、PCL 库版本不兼容、或编译环境设置不完整。 ### 常见问题与解决方法 #### 1. 确保正确包含头文件 使用 `StatisticalOutlierRemoval` 类时，应确保代码中正确引入了相关头文件： ```cpp #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h> ``` 如果出现头文件找不到的错误，可能是编译器无法定位到 PCL 的头文件目录，需要检查 `CMakeLists.txt` 中的 `include_directories` 是否包含 PCL 的头文件路径[^2]。 #### 2. 检查 CMakeLists.txt 配置 确保 `CMakeLists.txt` 文件中正确调用了 `find_package(PCL REQUIRED)` 并设置了头文件和库目录： ```cmake cmake_minimum_required(VERSION 2.8 FATAL_ERROR) project(statistical_removal) find_package(PCL 1.8 REQUIRED) # 确保版本号与安装版本一致 include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS}) link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS}) add_definitions(${PCL_DEFINITIONS}) add_executable(statistical_removal statistical_removal.cpp) target_link_libraries(statistical_removal ${PCL_LIBRARIES}) ``` 注意将 `find_package(PCL ...)` 中的版本号与实际安装的 PCL 版本保持一致，否则可能导致头文件和库版本不匹配，从而引发编译错误[^1]。 #### 3. 检查 PCL 安装完整性 如果使用的是 Linux 系统，可以通过以下命令安装 PCL 开发包以确保头文件完整： ```bash sudo apt-get install libpcl-dev ``` 如果是手动编译安装 PCL，需确保编译时启用了 `BUILD_common` 和 `BUILD_filters` 模块，因为 `StatisticalOutlierRemoval` 属于 filters 模块的一部分[^3]。 #### 4. 使用命名空间和类型定义 在代码中使用 PCL 类型时，确保正确使用命名空间和类型定义，例如： ```cpp pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor; sor.setInputCloud(cloud); sor.setMeanK(50); sor.setStddevMulThresh(1.0); sor.filter(*cloud_filtered); ``` 如果编译器提示“未定义的引用”或“找不到符号”，请检查是否遗漏了链接 PCL 的相关库文件，确保 `target_link_libraries` 中包含了完整的 PCL 库列表[^3]。 #### 5. 多版本冲突问题 若系统中存在多个版本的 PCL，可能导致头文件与库版本不一致。可通过以下方式排查： - 使用 `locate statistical_outlier_removal.h` 查看头文件路径，确认是否指向期望版本的 PCL。 - 修改 `CMakeLists.txt` 中的 `find_package(PCL PATHS /path/to/pcl)` 指定特定版本路径。 --- ###
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