matlab实现区域增长点云地面点滤波

以下是一个简单的MATLAB代码实现点云地面点滤波的区域增长方法：

function [groundPoints, nonGroundPoints] = regionGrowingFilter(pointCloud, seedIndex, maxDistance)

% Input:
% pointCloud: Nx3矩阵，包含点云中所有点的坐标
% seedIndex: 种子点的索引
% maxDistance: 地面点的最大距离

% Output:
% groundPoints: Nx3矩阵，包含被分类为地面点的点的坐标
% nonGroundPoints: Nx3矩阵，包含被分类为非地面点的点的坐标

% 初始化地面点和非地面点的列表
groundPoints = [];
nonGroundPoints = [];

% 将种子点标记为地面点
groundPoints(end+1,:) = pointCloud(seedIndex,:);

% 初始化待处理点的队列
queue = [seedIndex];

% 进行区域增长
while ~isempty(queue)
    % 从队列中取出一个点
    point = queue(1);
    queue(1) = [];
    
    % 查找点周围的点
    indices = findNeighborsInRadius(pointCloud, point, maxDistance);
    
    % 将周围点分类为地面点或非地面点
    for i = 1:length(indices)
        if ~ismember(indices(i), groundPoints)
            % 如果该点不在地面点列表中，则判断它是否为地面点
            if isGroundPoint(pointCloud, indices(i), groundPoints, maxDistance)
                % 如果是地面点，则将其加入地面点列表，并将其加入待处理点的队列
                groundPoints(end+1,:) = pointCloud(indices(i),:);
                queue(end+1) = indices(i);
            else
                % 如果不是地面点，则将其加入非地面点列表
                nonGroundPoints(end+1,:) = pointCloud(indices(i),:);
            end
        end
    end
end

end

% 查找在指定半径内的所有点的索引
function indices = findNeighborsInRadius(pointCloud, point, radius)
distances = sqrt(sum((pointCloud - point).^2, 2));
indices = find(distances <= radius);
end

% 判断一个点是否为地面点
function isGround = isGroundPoint(pointCloud, point, groundPoints, maxDistance)
% 计算该点到所有地面点的距离
distances = sqrt(sum((groundPoints - pointCloud(point,:)).^2, 2));
% 如果距离小于等于最大距离，则认为该点为地面点
isGround = any(distances <= maxDistance);
end

这个函数接受一个点云矩阵，一个种子点索引和一个最大距离作为输入，并返回被分类为地面点和非地面点的点云矩阵。该函数使用一个队列来实现区域增长，从种子点开始，将周围的点按照它们是否为地面点分类，并将它们加入地面点或非地面点列表中。如果被分类为地面点，则将其加入待处理点的队列。该函数还使用了两个辅助函数：`findNeighborsInRadius`和`isGroundPoint`，分别用于查找在指定半径内的所有点的索引并判断一个点是否为地面点。