pcmedian
Медианная фильтрация 3-D данных облака точек
Описание
ptCloudOut = pcmedian(ptCloudIn)pcmedian функция не заполняет нули на ребрах. Скорее он действует только на доступных соседних значениях.
Если входное облако точек является организованным облаком точек, pcmedian функция использует метод N -by N neighborhood. Если облако точек неорганизовано, функция использует метод радиального соседства.
ptCloudOut = pcmedian(___,Name,Value)'FilterSize',3 устанавливает размер медианного фильтра для организованных облаков точек равным 3.
Примеры
Медианное шумовое Облако точек фильтра
Используйте медианный фильтр, чтобы удалить шум из облака точек. Во-первых, добавьте случайный шум в облако точек. Затем используйте pcmedian функция для 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 медианный фильтр и отобразите три облака точек (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')
Применение медианного фильтра к неорганизованным данным облака точек
Загрузите данные облака точек в рабочую область.
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 x-координаты.
figure
pcshow(ptCloud.Location,ptCloud.Location(:,1))
view(-90,2)
title('Original Point Cloud')
Добавьте шум по z-каналу в интервале (a, b). Значения a и b выбираются так, 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);
Отобразите шумное облако точек. Каждая точка кодируется цветом на основе ее x-координаты.
figure
pcshow(ptCloudA.Location,ptCloudA.Location(:,1))
view(-90,2)
title('Noisy Point Cloud')
Применить медианный фильтр к облаку точек.
ptCloudB = pcmedian(ptCloudA,'Dimensions',3,'Radius',1);
Отображение отфильтрованного облака точек. Каждая точка кодируется цветом на основе ее x-координаты.
figure
pcshow(ptCloudB.Location, ptCloudB.Location(:,1))
view(-90,2)
title('Filtered Point Cloud')