pcmedian
Медианная фильтрация 3-D данные об облаке точек
Описание
ptCloudOut = pcmedian(ptCloudIn)pcmedian функция не заполняет нули на ребрах. Скорее это работает только с доступными значениями окружения.
Если облако точки ввода является организованным облаком точек, pcmedian функционируйте использует N-by-N метод окружения. Если облако точек не организовано, функция использует радиальный метод окружения.
ptCloudOut = pcmedian(___,Name,Value)'FilterSize',3 устанавливает размер среднего фильтра для организованных облаков точек к 3.
Примеры
Средний фильтр шумное облако точек
Используйте средний фильтр, чтобы удалить шум из облака точек. Во-первых, добавьте случайный шум в облако точек. Затем используйте pcmedian функционируйте, чтобы отфильтровать шум.
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 средний фильтр и отобразите эти три облака точек (исходный, шумный, и отфильтрованный).
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')
Примените средний фильтр на неорганизованные данные об облаке точек
Загрузите данные об облаке 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);
Отобразите данные об облаке точек. На каждую точку наносят цветную маркировку на основе ее x-координаты.
figure
pcshow(ptCloud.Location,ptCloud.Location(:,1))
view(-90,2)
title('Original Point Cloud')
Добавьте шум вдоль z-канала в интервале (aB). Значения a и b выбраны, чтобы заставить шум появиться рядом с землей.
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. На каждую точку наносят цветную маркировку на основе ее x-координаты.
figure
pcshow(ptCloudA.Location,ptCloudA.Location(:,1))
view(-90,2)
title('Noisy Point Cloud')
Примените средний фильтр на облако точек.
ptCloudB = pcmedian(ptCloudA,'Dimensions',3,'Radius',1);
Отобразите отфильтрованное облако точек. На каждую точку наносят цветную маркировку на основе ее x-координаты.
figure
pcshow(ptCloudB.Location, ptCloudB.Location(:,1))
view(-90,2)
title('Filtered Point Cloud')