主要内容

pcdenoise

去除三维点云中的噪声

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语法

ptCloudOut = pcdenoise(ptCloudIn)
[ptCloudOut,inlierIndices,outlierIndices] = pcdenoise(ptCloudIn)
[ptCloudOut,___= pcdenoise(___Name =值)

描述

例子

ptCloudOut= pcdenoise (ptCloudIn）返回删除异常值的过滤点云。

［ptCloudOut，inlierIndices，outlierIndices= pcdenoise(ptCloudIn）另外，返回标识为内值和异常值的点的线性下标。

［ptCloudOut，___= pcdenoise(___名称=值）除以前语法中的参数组合外，还指定一个名称-值参数。例如,阈值= 1.0将离群值阈值设置为1．0．

例子

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打开实时脚本

创建一个平面点云。

Gv = 0:0.01:1;[X,Y] = meshgrid(gv,gv);ptCloud = pointCloud ([X (:), Y(:), 0.5 *的(元素个数(X) 1)));图pcshow (ptCloud);标题(“原始数据”）;

图中包含一个轴对象。标题为Original Data的axes对象包含一个散点类型的对象。

添加均匀分布的随机噪声。

噪声= rand(500,3);ptCloudA = pointCloud([ptCloud.Location;噪音);图pcshow (ptCloudA);标题(“数据”）;

图中包含一个轴对象。标题为嘈杂数据的axes对象包含一个散点类型的对象。

删除离群值。

ptCloudB = pcdenoise(ptCloudA);图;pcshow (ptCloudB);标题(“去噪数据”）;

图中包含一个轴对象。标题为降噪数据的axes对象包含一个散点类型的对象。

打开实时脚本

从保存的mat文件加载一个有组织的点云。

Ld =负载(“drivingLidarPoints.mat”）;orgPtCloud = ld.ptCloud;

去除点云中的噪声。

orgPtCloudOut = pcdenoise(orgPtCloud,PreserveStructure=true);

输入参数

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点云，指定为apointCloud对象。

名称-值参数

指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和价值对应的值。名称-值参数必须出现在其他参数之后，但对的顺序无关紧要。

在R2021a之前，使用逗号分隔每个名称和值，并将其括起来的名字在报价。

例子:阈值= 1.0将阈值设置为1．0．

最近相邻点的数目，指定为逗号分隔的对，由'NumNeighbors'和像素为单位的正整数。该值用于估计所有点到邻居的平均距离的平均值。减小这个值会使滤波器对噪声更加敏感。增加这个值会增加计算次数。

数据类型:单|双

异常值阈值，指定为逗号分隔的对，由'阈值'和标量。默认情况下，阈值是所有点到邻居的平均距离的平均值的一个标准偏差。一个点被认为是一个离群点，如果它的平均距离k-nearest neighbors大于指定阈值。

数据类型:单|双

保留点云的组织结构米——- - - - - -N-by-3位置矩阵，指定为真正的或假．表中根据的值描述了点云结构PreserveStructure．

PreserveStructure 函数返回
真正的

一个有组织的去噪点云。

的位置属性，该属性描述点云的结构米——- - - - - -N3矩阵。

对去噪后的点云中未被选中的点进行填充南，对应的颜色设置为[0 0 0]．

要返回一个有组织的点云，输入必须是一个有组织的点云。
假

无组织的去噪点云。

的位置属性，该属性描述点云的结构米3矩阵。

输出参数

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过滤后的点云，返回为pointCloud对象。

内嵌点的线性索引，返回为1 × -N向量。

数据类型:uint32

离群点的线性索引，返回为1 × -N向量。

数据类型:uint32

参考文献

[1]鲁苏，R. B.， Z. C.马顿，N.布罗多，M.多尔哈，M.比茨。“面向家庭环境的基于3D点云的对象地图”。机器人与自主系统杂志．2008.

扩展功能

C/ c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

版本历史

在R2015a中引入

另请参阅

功能

对象

主题