点群から統計的に外れ値除去したい

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この章を学ぶ前に必要な知識
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要約

概要

点群から各点データから求められる統計値を基準に外れ値除去をする方法についてまとめます。各点において近隣の点との関係から特徴量を出してその統計情報から外れ値かどうかを判断します
ー 条件 ー
  • 点群が入力で外れ値を除去した点群が出力
ー 効果 ー
  • 点群を統計値に基づいて実行できるため、ロバスト
ーポイントー
  • PCLではStatisticalOutlierRemovalという実装
  • 隣接点群の平均と分散から外れ値判断の閾値を計算

解  説

点群をセンサから取得した生データの状態では、センサのノイズなどが多く乗っており、点群処理において結果に悪影響を与え余計な処理や工夫を要するようになってしまう。 そこで一般的には、それらをノイズとして除去する処理を挿れる。 外れ値は近接点からの乖離によって判断されるため、多くの判定の仕方は隣接する点を使って判断するものが多い
点群の外れ値除去について
今回の方法ではすべての点に関して2回処理を行う. 1.1回目の処理では、点群から最近傍隣接点(近い順K点)との距離を元に平均と分散を計算する. 2. 1.がすべての点に関して処理を終えたら、平均と分散値を全体でまとめそれを元に閾値を決める. 3. 2.で決めた閾値を元に、ある点の最近傍点平均距離が閾値を下回るものを外れ値として除去する.(これをすべての点に対して行う) 上記の処理によって全体の点群の濃度に合わせて閾値を決定します.
外れ値処理の手順
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