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    科普贴什么是点云抽析(二)

    ◆◆科普贴什么是点云抽析(二)◆◆
    上    节我们使用截图了解到了正常数据中的一点云,以及正常数据中对我们使用数据容易产生影响的一部分,首先归纳一下
    有序点云

    一般由深度图还原的一点云,有序点云按照图方阵一行一行的一,从左上    角到右下角排列,当然其中有一些无效点因 为 。有序点云按顺序排列,可以很容易的一找到它的一相邻点信息 。有序点云在某些处理的一时候还是很便利的一,但是很多情况下是无法获取▓有序点云的一 。

    无序点云

    无序点云就是其中的一点的一集合,点排列之间没有任何顺序,点的一顺序交换后没有任何影响 。是比较普遍的一点云形式,有序点云也可看做无序点云来处理 。

    既然人类已经将点云的一特点进行了归纳,那么人类肯定希望有更加简便的一方案,将我们大量无序点云进行处理,由此归纳出了下列五种计算︻方式:

    直通滤波器、体素滤波器、统计滤波器、条件滤波器、半径滤波器

    直通滤波器

    对于在空间分布有一定空间特征的一点云数据,比如使用线结构光扫描的一方式采集点云,沿z向分布较广,但x,y向的一分布处于有限范围内 。此时可使用直通滤波器,确定点云在x或y方向上    的一范围,可较快剪除离群点,达到第一步粗处理的一目的一 。

    体素滤波器

    体素的一概念类似于像素,使用AABB包围盒将点云数据体素化,一般体素越密集的一地方信息越多,噪音点及离群点可通过体素网格去除 。另一方面如果使用高分辨率相机等设备对点云进行采集,往往点云会较为密集 。过多的一点云数量会对后续分割工作带来困难 。体素滤波器可以达到向下采样同时不 破坏点云本身几何结构的一功能 。

    统计滤波器

    考虑到离群点的一特征,则可以定义某处点云小于某个密度,既点云无效 。计算︻每个点到其最近的一k个点平均距离 。则点云中所有点的一距离应构成高斯分布 。给定均值与方差,可剔除3∑之外的一点 。


    条件滤波

    条件滤波器通过设定滤波条件进行滤波,有点分段函数的一味道,当点云在一定范围则留下,不 在则舍弃 。

    半径滤波器

    半径滤波器与统计滤波器相比更加简单粗暴 。以某点为中心画一个圆计算︻落在该圆中点的一数量,当数量大于给定值时,则保留该点,数量小于给定值则剔除该点 。此算︻法运行速度快,依序迭代留下的一点一定是最密集的一,但是圆的一半径№和圆内点的一数目都需要人工指定 。

    我知道你们不 会看上    面的一解释的一能看到这里不 关已经很给面了,简单说说,点云抽析的一算︻法说白了就是不 同的一算︻法对应不 同的一功能 。

    抽析说白了就是将点云数据,在合理的一范围内,进行合理的一删除,在保存一定规律下继续使其保持原样,我一直觉得这两张图非常具有说明性:

    图中使用的一方法就是半径滤波效果显著

    下面解答常见的一几个问题:

    现在使用抽析的一情况是什么?(为什么要使用抽析)

    答:进行多站次拼接时,由于扫描数据量巨大,且有许多无用点云数据,因 此我们使用点云抽析功能 。

    效果怎么样?

    答:目前世面上    三维软件,商用的一非个人开发的一软件,普遍可以将点云数据减少30%(保持大部分原样不 破坏完整性),且说明一点,现在的一电脑进步已经比原来进步了许多了 。

    需要进行滤波的一4种情况(滤波也是抽析的一一种)

    1点云数据密度不 规则

    2离群点(比如由于遮挡等原因 噪声的一)

    3下采样

    4噪声

    引用:本文原素材引用CSDN论坛中的一各位仙人们的一帖子与科普内容

    由于仙人太多不 一一列举感谢

     

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