PCL滤波 StatisticalOutlierRemoval去除噪声

最新推荐文章于 2025-08-09 13:38:54 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-09 13:38:54 发布 · 381 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文详细介绍了如何利用Point Cloud Library（PCL）中的StatisticalOutlierRemoval方法来去除点云数据中的噪声。通过设置参数，可以有效地滤除异常点，提高点云数据的纯净度，从而提升后续处理的准确性和效率。 
#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
最低0.47元/天 解锁文章
PCL 基于八叉树的去噪滤波
点云侠的博客
06-15 673
使用八叉树对点云进行噪点删除的滤波方法实现。
第 3 章：PCL StatisticalOutlierRemoval（统计离群点滤波）
yumeiguo的博客
04-24 354
它通过统计每个点与其邻近点之间的距离，计算其是否“偏离”整体分布，如果偏离过大，则将其视为异常点剔除。用于清洗 LiDAR、RGBD 相机等获取的点云数据；设置太大：局部异常也会被认为“正常”；可用于实时点云清洗（但效率不如快速法）；原始点云存在明显“飞点”或孤立异常值；常用于点云预处理、建模、配准前清洗。所有点的这些均值构成一个整体的分布；，用于消除点云中的孤立点或噪声点。点云中存在孤立噪声、传感器误测点；计算这些邻点到当前点的距离的。滤波后这些离群点被有效移除；点云轮廓更光滑、密度更稳定；
PCL 滤波去除噪点StatisticalOutlierRemoval
RedCrabe的博客
06-18 513
它通过计算每个点与其邻域内点的距离的标准差和平均值，来判断该点是否为噪点。如果该点与邻域内点的距离超过一定倍数的标准差，则认为该点为噪点。激光雷达扫描周围环境的时候，周围环境材料不同，反射不同，会产生不同密度的点云，同时，如果有测量偏差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。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。
source_点云_pcl_点云去噪_
10-03
点云编写pcd以及pcd文件解析代码
PCL库中去除噪点
一位小伙偶然路过
04-02 1849
PCL库中去除噪点的方法如下3种：使用统计滤波器（StatisticalOutlierRemoval）去除噪点、使用半径滤波器（RadiusOutlierRemoval）去除噪点、使用直通滤波器（PassThrough）去除超出指定范围的点。
PCL库中，去除噪声离群点
qq_34429849的博客
11-30 1239
PCL过滤离群点
【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...
对 pcl::StatisticalOutlierRemoval 滤波器的理解
SmileJayNew的博客
01-04 1415
对 pcl::StatisticalOutlierRemoval 滤波器的理解
PCL中的统计学滤波离群点去噪-StatisticalOutlierRemoval
Jared_Chen的博客
11-14 1042
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点云数据 滤波降噪
jacke121的专栏
08-28 3365
图像处理】PCL点云数据的滤波降噪的方法 这个带公式： https://blog.youkuaiyun.com/qq_30815237/article/details/86294496 为什么进行点云滤波处理： （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） 大量数据需要下采样； （4） 噪声数据需要去除； 点云数据去噪滤波方法： 双边滤波、高斯滤波、分箱去噪、KD-Tree、直通滤波、随机采样一致性滤波等； 方法定义以及适用性： 1.双边滤波：将距离和空间结构结合
PCL，点云滤波
10-19
使用PCL的点云滤波程序，调用PCL枯函数建立Kdtree，进行点云滤波
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。
三种滤波方法去噪
10-22
本段代码共提供了三种滤波方式进行去噪：中值滤波，均值滤波，高斯滤波。通过效果图对比可以比较三种方式优劣。
PCL点云处理之点云拟合面去噪（四十八）
weixin_44329757的博客
01-15 1315
点云拟合去除表面噪点
基于PCL库的KMeans点云去噪与分割实现
最新发布
weixin_42173218的博客
08-09 514
随着三维扫描技术的飞速发展，点云数据在计算机视觉、机器人导航、增强现实等领域的应用变得越来越广泛。PCL（Point Cloud Library）作为一个开源的库，专门为处理这些海量点云数据而设计。它提供了大量用于点云数据处理的算法和工具，包括但不限于点云的加载、下采样、特征提取、表面重建和对象识别等功能。本章节将为读者介绍PCL库的基本概念，以及点云数据处理的基础知识。我们将从PCL库的安装和配置开始，逐步深入到点云数据的加载和初步处理方法，并最终引导读者掌握点云数据的去噪和分割技术。
pclpy半径滤波器——快速去除点云噪声的利器
.
03-31 686
使用pclpy进行半径滤波十分简单，只需要引入pclpy和numpy，创建一个点云对象，然后定义一个半径滤波器对象并进行参数设置，最后调用filter()方法即可完成点云滤波。pclpy是一个Python语言的点云处理库，提供了多种点云滤波算法，其中最常用的一种是半径滤波器。半径滤波器是一种基于距离的滤波器，可以通过设置搜索半径来去除点云中的噪声。总而言之，pclpy半径滤波器是一款方便实用、易于调节的点云滤波工具，可以帮助我们快速去除点云中的噪声，提高点云处理的效率和准确性。
PCL学习：滤波—StatisticalOutlierRemoval去离群点
zfjBIT的专栏
06-17 5759
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...
【图像处理】PCL点云数据的滤波降噪的方法
C/C++菜鸟养成记
08-02 4627
为什么进行点云滤波处理： （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） 大量数据需要下采样； （4） 噪声数据需要去除； 点云数据去噪滤波方法： 双边滤波、高斯滤波、分箱去噪、KD-Tree、直通滤波、随机采样一致性滤波等； 方法定义以及适用性： 1.双边滤波：将距离和空间结构结合去噪，效果较好。只适用于有序点云 2.高斯滤波（标准差去噪）：适用于呈正态...
PCL--滤波
月光下的麦田的博客
06-25 787
   在获取点云数据时，由于设备精度，操作者经验，以及环境因素等带来的影响。点云数据将不可避免的出现一些噪点。    在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，往往对后续处理影响很大。 只有在滤波处理中将噪声点，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建等。 1.PCL中点云滤波方案   PCL总结了几种需要进行点云滤波处理的情况： 点云数据密度不规则...
PCL有序点云StatisticalOutlierRemoval滤波后还是有序点云吗
06-20
我们正在讨论PCL中的StatisticalOutlierRemoval（统计滤波）对有序点云的影响。有序点云是指点云数据具有类似图像的结构，即每个点都有固定的行列位置（width和height属性大于1，且点云总数为width×height）。而...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值