template<typename PointT>
class pcl::StatisticalOutlierRemoval< PointT >

StatisticalOutlierRemoval использует статистические характеристики окрестности точек для фильтрации выбросов.

Алгоритм дважды обходит весь входной набор данных. Во время первого обхода для каждой точки вычисляется среднее расстояние до её k ближайших соседей. Значение k можно задать с помощью setMeanK(). Затем вычисляются среднее значение и стандартное отклонение всех этих расстояний, чтобы определить пороговое расстояние. Пороговое расстояние равно: mean + stddev_mult * stddev. Множитель стандартного отклонения можно задать с помощью setStddevMulThresh(). Во время следующего обхода точки классифицируются как принадлежащие к выбросам или к нормальным точкам, если среднее расстояние до соседей соответственно превышает или не превышает этот порог.
Соседи для каждой анализируемой точки ищутся среди ВСЕХ точек, переданных в setInputCloud(), а не только среди точек, индексы которых заданы через setIndices(). Метод setIndices() задаёт только точки, которые будут перебираться в качестве точек запроса при поиске.

Дополнительная информация:

• R. B. Rusu, Z. C. Marton, N. Blodow, M. Dolha, and M. Beetz. К созданию карт объектов на основе 3D-облаков точек для бытовых помещений. Журнал Robotics and Autonomous Systems (специальный выпуск о семантических знаниях), 2008.
  
  Пример использования:

  pcl::StatisticalOutlierRemoval<PointType> sorfilter (true); // Initializing with true will allow us to extract the removed indices
  sorfilter.setInputCloud (cloud_in);
  sorfilter.setMeanK (8);
  sorfilter.setStddevMulThresh (1.0);
  sorfilter.filter (*cloud_out);
  // The resulting cloud_out contains all points of cloud_in that have an average distance to their 8 nearest neighbors that is below the computed threshold
  // Using a standard deviation multiplier of 1.0 and assuming the average distances are normally distributed there is a 84.1% chance that a point will be an inlier
  indices_rem = sorfilter.getRemovedIndices ();
  // The indices_rem array indexes all points of cloud_in that are outliers
  pcl::StatisticalOutlierRemovalStatisticalOutlierRemoval uses point neighborhood statistics to filter outlier data.Definition: statistical_outlier_removal.h:82
  pcl::StatisticalOutlierRemoval
  StatisticalOutlierRemoval uses point neighborhood statistics to filter outlier data.
  Definition: statistical_outlier_removal.h:82
  

  См. также

  RadiusOutlierRemoval

  Автор

  Radu Bogdan Rusu

Определение в строке 81 файла statistical_outlier_removal.h.