3D，点云滤波到底滤了什么？

Posted 2021-10-07 J-A

好的开始是成功的一半，获取到的数据越好，对算法的要求越低，最后处理得到的结果也越稳定。反之，如果一开始就是杂乱无章的数据，任你算法再牛，也终究逃不过异常值的情况，从而导致败北。

作为点云预处理的第一步，点云滤波扛起了大旗。

获取点云数据时，由于设备精度、操作者经验、环境因素、以及电磁波的衍射特性（电磁波遇到障碍物时偏离原来直线传播的物理现象）等带来的影响，点云数据中将不可避免地出现一些坏分子1号——噪点；此外，实际应用时除了这些随机误差产生的噪点外，由于受到外界干扰如视线遮挡、障碍物等因素，点云数据中还会存在一些离主体点较远的坏分子二号——离散点。

滤波大大就负责把这些坏分子抓起来，要么隔离，要么干掉，总之按照罪犯的危害等级高低，依次选择对应的过滤方法。其类似于信号处理中的滤波，但是具体实现手段又有些不一样，归结起来有如下几点：

1）点云不是函数，无法建立横纵坐标之间的关系

2）点云是空间离散的，不像图像信号有明显的定义域

3）点云在空间中分布广泛，建立点与点之间的关系较为困难

4）点云滤波依赖于集合信息而非数值信息

对于点云，我们常用的滤波手段有直通滤波器、体素滤波器、统计滤波器、半径滤波器等，我们通常组合使用。

直通滤波器

如果使用线结构光扫描的方式采集点云，必然物体沿z向分布较广ÿ