基于区域生长的表面检测如何去除PCL中的孤立点

Question

我使用PCL检测我的激光雷达点云中的表面，我的配置如下：

pcl::RegionGrowing<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> reg;
reg.setMinClusterSize(static_cast<int>(100));
reg.setMaxClusterSize(static_cast<int>(1000));
reg.setSearchMethod(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
reg.setNumberOfNeighbours(30);
reg.setInputCloud(point_cloud);
reg.setInputNormals(normals);
reg.setSmoothnessThreshold(6_deg);
reg.setCurvatureThreshold(1.0);

它工作得很好，但我发现它提取了一些离群点，如下图所示。

我试图探测到一架带有腿的飞机，而这种方法似乎能在腿上找到一些点。是否有办法避免在PCL区域生长方法中使用例如密度阈值？在花了一些时间在文档和调整区域增长设置的值之后，我仍然想不出如何去做。

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Answer 1

RegionGrowing没有考虑到“候选点”的距离。包含决策是基于正常的数据，而实际的候选结果是K最近邻查询。

因此，您可以选择减少NumberOfNeighbours参数。这是最简单的，它只能部分工作，因为它没有直接解决问题(点距离)。在您发布的示例中，您可能需要将其减少到大约6，这可能会导致分割的总体结果更糟，而且您可能在其他地方仍然存在异常值。

一个更好的解决方案是使用radius离群值删除作为后处理步骤来过滤从RegionGrowing获得的每个区域。

outliers.php