Фильтрация медианы 3-D данных облака точек
ptCloudOut = pcmedian(ptCloudIn)pcmedian функция не накладывает нули на края. Скорее, он оперирует только доступными соседскими значениями.
Если входное облако точек является организованным облаком точек, pcmedian функция использует метод окрестности N-by-N. Если облако точек неорганизовано, функция использует метод радиальной окрестности.
ptCloudOut = pcmedian(___,Name,Value)'FilterSize',3 устанавливает размер фильтра разделительной полосы для организованных облаков точек равным 3.
Используйте фильтр медианы для удаления шума из облака точек. Сначала добавьте случайный шум в облако точек. Затем используйте pcmedian функция фильтрации шума.
Создайте облако точек.
gv = 0:0.01:1; [X,Y] = meshgrid(gv,gv); Z = X.^2 + Y.^2; ptCloud = pointCloud(cat(3,X,Y,Z));
Добавьте случайный шум вдоль оси Z.
temp = ptCloud.Location; count = numel(temp(:,:,3)); temp((2*count) + randperm(count,100)) = rand(1,100); temp(count + randperm(count,100)) = rand(1,100); temp(randperm(count,100)) = rand(1,100); ptCloudA = pointCloud(temp);
Примените фильтр разделительной полосы и отобразите три точечных облака (исходное, шумное и отфильтрованное).
ptCloudB = pcmedian(ptCloudA); subplot(1,3,1) pcshow(ptCloud) title('Original Data') subplot(1,3,2) pcshow(ptCloudA) title('Noisy Data') subplot(1,3,3) pcshow(ptCloudB) title('Filtered Data')
Загрузка данных облака точек в рабочее пространство.
ptCloud = pcread('highwayScene.pcd'); roi = [0 20 0 20 -5 15]; indices = findPointsInROI(ptCloud,roi); ptCloud = select(ptCloud,indices); ptCloud = pcdownsample(ptCloud,'gridAverage',0.2);
Отображение данных облака точек. Каждая точка кодируется цветом на основе ее координаты X.
figure
pcshow(ptCloud.Location,ptCloud.Location(:,1))
view(-90,2)
title('Original Point Cloud')
Добавить шум по z-каналу в интервал (a,b). Значения a и b выбираются таким образом, чтобы шум появлялся близко к земле.
temp = ptCloud.Location; count = numel(temp(:,3)); a = -2.5; b = -2; temp((2*count)+randperm(count,200)) = a+(b-a).*rand(1,200); ptCloudA = pointCloud(temp);
Отображение шумного облака точек. Каждая точка кодируется цветом на основе ее координаты X.
figure
pcshow(ptCloudA.Location,ptCloudA.Location(:,1))
view(-90,2)
title('Noisy Point Cloud')
Примените фильтр разделительной полосы к облаку точек.
ptCloudB = pcmedian(ptCloudA,'Dimensions',3,'Radius',1);
Отображение отфильтрованного облака точек. Каждая точка кодируется цветом на основе ее координаты X.
figure
pcshow(ptCloudB.Location, ptCloudB.Location(:,1))
view(-90,2)
title('Filtered Point Cloud')