这是因为高斯滤波器的权重分布函数是以距离为基础的，离中心点较远的点具有较小的权重，而离中心点较近的点具有较大的权重。因此，当点云数据中存在较大的噪声或离群点时，这些点离中心点较远，它们的权重较小，因此在平均时它们的贡献较小，很可能会被平滑掉。而点云数据中的细节信息往往集中在离中心点较近的区域，因此高斯滤波器平滑掉这些点时，也会导致部分细节信息丢失。离群点被滤除对离中心点较近的区域的信息丢失有影响吗

当云数据中存在离群点时，这些点往往在点云数据中位置较为孤立，并且它们的权重较小，因此在平均时它们的贡献较小，很可能会被平滑掉，而且这些离群点离中心点较远，对离中心点较近的区域的信息贡献也较小，因此对离中心点较近的区域的信息丢失影响不大。

然而，如果离群点的数量较大，或者这些离群点在点云数据中分布比较均匀，那么高斯滤波器可能会对整个点云数据产生较大的影响，导致部分细节信息丢失。因此，在点云数据中存在大量离群点时，需要根据具体情况选择合适的滤波器，并根据数据的特点进行调整，以达到最佳的滤波效果。