点云滤波算法TOPSCAN

### TOPSCAN 中的点云滤波算法

#### 点云滤波的重要性
点云数据通常包含大量的噪声和冗余信息，这些因素会影响后续的数据处理和分析效果。因此，在进行三维重建、目标识别等任务之前，对原始点云数据进行预处理是非常必要的。

#### 常见的点云滤波方法
常见的点云滤波技术可以分为统计滤波、体素栅格化（Voxel Grid）、直通滤波器（Pass Through Filter）、条件滤波以及基于模型的方法等多种方式：

- **统计滤波**：该方法假设大多数有效点位于密集区域而异常值则相对孤立。通过对局部邻域内的平均距离或方差设定阈值来去除离群点。

- **体素栅格化 (Voxel Grid)**：将空间划分为固定大小的小立方体(即体素)，并采用下采样策略减少重复度较高的样本数量，从而达到简化数据集的目的[^1]。

- **直通滤波器(Pass Through Filter)**：类似于图像中的裁剪操作，只保留特定范围内的点，适用于已知感兴趣对象大致位置的情况。

- **条件滤波**：根据某些几何特征定义规则筛选符合条件的点集合，如平面拟合残差较小者可视为地面部分。

- **基于模型的方法**：利用先验知识构建数学表达式描述理想形状，再通过迭代优化求解最佳匹配参数，进而剔除不符合预期结构的部分。

对于 `TOPSCAN` 软件而言，其内部可能综合运用上述一种或多种手段完成高质量的点云净化工作。具体到实际应用场景中，则需依据项目需求选取最合适的过滤机制组合。

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KDTree

def statistical_outlier_removal(points, k_neighbors=20, std_ratio=1.0):
    tree = KDTree(points)
    dists, _ = tree.query(points, k=k_neighbors + 1)  # Query includes the point itself.
    
    mean_dists = np.mean(dists[:, 1:], axis=1)        # Exclude self-distance when calculating average distance.
    std_deviation = np.std(mean_dists)

    threshold = mean_dists.mean() + std_ratio * std_deviation
    
    filtered_indices = mean_dists < threshold
    return points[filtered_indices]

# Example usage of Statistical Outlier Removal on a set of random points with some noise added.
if __name__ == "__main__":
    rng = np.random.default_rng()
    clean_data = rng.uniform(-10, 10, size=(1000, 3))
    noisy_points = rng.normal(loc=[0], scale=[5], size=(100, 3)) + [20, 20, 20]
    all_points = np.vstack((clean_data, noisy_points))

    cleaned_points = statistical_outlier_removal(all_points)