一种参数自适应的统计滤波降噪算法

在车载激光雷达采集点云数据的过程中,难以避免地会产生一些噪声或离群点。为解决车载激光雷达点云数据中的降噪问题,采用一种参数自适应的统计滤波点云去噪算法。首先根据不同驾驶环境的兴趣区域,应用条件滤波为点云进行粗降噪,然后运用点云集的统计特征和间隔统计量作为聚类特征,计算出每个点云的邻域点个数以及统计滤波的截断阈值倍数,最后运用所提出的改进统计滤波算法进行精降噪。经过理论分析和实验验证,该算法无须人工输入参数,充分考虑了点云在不同驾驶环境中的特点。在实验中,将所提算法与半径滤波以及双边滤波算法做对比,结果表明,所提算法的滤波准确度可达94%,优于一般的滤波方式。