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[嵌入式]点云处理之点云滤波去噪 |
目录 点云滤波简介什么是点云滤波?点云滤波作为常见的点云处理算法,一般是点云处理的第一步,对后续处理有很重要作用。滤波 有很多方面也有很多种功能,比如去除噪声点、离群点、点云平滑以及空洞、数据压缩等 为什么要点云滤波?原始点云数据往往包含大量散列点、孤立点,在获取点云数据时 ,由于设备精度,操作者经验环 境因素带来的影响,以及电磁波的衍射性,被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影 响,点云数据中讲不可避免的出现一些噪声,而且采样的分辨率也不同。 在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步,对后续的影响比较大,只有在滤波预处理中将 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,可视化等后续应用处理。其类似于信号处理中的滤波。 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:
对应的方法如下:
常用滤波器直通滤波器直通滤波器就是根据点云的属性在点的属性上设置范围,对点进行滤波,保留范围内的或保留范围外的。
体素滤波器(下采样)体素滤波器可以达到向下采样同时不破坏点云本身几何结构的功能,但是会移动点的位置。 此外体素滤波器可以去除一定程度的噪音点及离群点。主要功能是用来进行降采样。 ApproximateVoxelGrid的不同在于这种方法是利用每一个小立方体的中心来近似该立方体内的若干点。相比于 VoxelGrid,计算速度稍快,但也损失了原始点云局部形态的精细度 均匀采样滤波器(下采样)均匀采样滤波基本上等同于体素滤波器,但是其不改变点的位置。下采样后,其点云分布基本均匀,但是其点云的准确度要好于体素滤波,因为没有移动点的位置。
体素滤波是建立立方体,均匀采样是建立一个球。 统计滤波器(去噪)统计滤波器主要用于去除明显离群点。 离群点特征在空间中分布稀疏。定义某处点云小于某个密度,既点云无效。计算每个点到其最近的k个点平均距离。则点云中所有点的距离应构成高斯分布。根据给定均值与方差,可剔除方差之外的点。 条件滤波条件滤波器通过设定滤波条件进行滤波,删除不符合用户指定的一个或者多个条件。直通滤波器是一种较简单的条件滤波器。 半径滤波(去噪)半径滤波器以某点为中心画一个圆计算落在该圆中点的数量,当数量大于给定值时,则保留该 点,数量小于给定值则剔除该点。 投影滤波将点投影到一个参数化模型上,这个参数化模型可以是平面、圆球、圆柱、锥形等进行投影滤波。 把三维点云投影到二维图像上,然后用图像处理的方法进行处理。 模型滤波根据点到模型的距离,设置距离阈值过滤非模型点, 基于模型的点分割操作,将模型外的点从点云中剔除。 高斯滤波(去噪、平滑)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。 双边滤波(平滑)双边滤波是一种非线性滤波器,它可以达到保持边缘、降噪平滑的效果。一定程度上拟补了高斯滤波的缺点。 双边滤波对高斯噪声效果比较好。 PCL中filters模块
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