C++实现点云统计滤波：去噪与离群点检测

本文档介绍了在C++中利用PCL（Point Cloud Library，点云库）实现点云统计滤波的过程。PCL是一个开源的3D点云处理库，提供了一系列用于处理3D几何形状和传感器数据的工具和算法。点云统计滤波是一种基于统计学原理的点云数据清洗技术，主要用于去除噪声和离群点，提高数据质量。 首先，代码引入了必要的PCL库文件，包括统计滤波相关的`pcl/filters/statistical_outlier_removal.h`头文件。然后定义了两个`pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>`类型的指针，分别表示原始点云`cloud_a`和处理后的滤波结果`cloud_af`。 在主函数中，通过`pcl::io::loadPCDFile`函数读取名为`-185--186.pcd`的点云文件，并检查是否成功。如果读取失败，程序会输出错误信息并退出。接着，创建了一个`pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ>`对象`outrem`，它是PCL中的一个统计滤波器类。 滤波器的参数设置至关重要。`setInputCloud`方法设置了输入点云，`setMeanK`设置了邻域内点的平均数（这里设为200），`setStddevMulThresh`设置了阈值，用来决定点与平均值的距离是否超过标准差的倍数（这里设为1）。这意味着如果一个点的坐标值远离平均值超过一个标准差，那么它可能被视为离群点，会被过滤掉。 最后，调用`filter`方法对原始点云进行滤波，处理后的点云存储在`cloud_af`中。滤波完成后，使用`pcl::io::savePCDFileASCII`函数将处理后的点云保存为`-185--186_filter.pcd`，以便后续查看或进一步处理。 值得注意的是，这个例子假设点云数据是遵循正态分布的，对于非高斯分布的噪声和离群点，这种方法可能效果不佳。此外，选择合适的滤波窗口大小和阈值对于结果的质量至关重要，实际应用中可能需要根据具体场景进行调整。 这个C++示例展示了如何使用PCL库中的统计滤波功能对点云数据进行预处理，以减少噪声和异常点的影响，为后续的点云分析和处理奠定了基础。