matlab不使用工具函数对点云进行均值滤波降噪,并且点云是以点云对象存储的
时间: 2024-05-10 07:16:51 浏览: 64
matlab实现中值滤波,不用medflict2函数,自己编写,有程序注释。
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可以使用以下步骤进行点云均值滤波降噪:
1. 获取点云中的每个点的邻域点集合。
2. 对于每个点的邻域点集合,计算它们的坐标平均值。
3. 将每个点的坐标值更新为它的邻域点集合的坐标平均值。
以下是一个示例代码,假设点云对象为pc:
```
% 定义半径和邻域点数量
radius = 0.1;
numNeighbors = 5;
% 构建搜索对象
searcher = pcNearestNeighbor(pc);
% 获取每个点的邻域点集合
indices = 1:pc.Count;
[~, neighbors] = searcher.knnsearch(pc.Location, numNeighbors, 'IncludeTies', true);
% 计算邻域点集合的坐标平均值
neighborCoords = cellfun(@(x) pc.Location(x,:), neighbors, 'UniformOutput', false);
neighborCoords = cellfun(@(x) mean(x, 1), neighborCoords, 'UniformOutput', false);
% 更新每个点的坐标值
newCoords = cell2mat(neighborCoords);
pc.Location = newCoords;
% 进行半径滤波,去除离群点
pc = pcdenoise(pc, 'NumNeighbors', numNeighbors, 'Threshold', radius);
```
这个示例代码使用了搜索对象 pcNearestNeighbor 来获取每个点的邻域点集合。然后对于每个邻域点集合,计算了它们的坐标平均值,并更新了每个点的坐标值。最后使用 pcdenoise 函数进行半径滤波,去除离群点。
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