是否有任何方法可以减少Radius异常值移除[pcl异常值移除]的执行时间

Question

现在我在点云工作，在我的情况下，我的点云在异常值中有噪声，我想清除噪声，所以我在PCL中使用Radius异常值过滤器。小云的执行时间是好的，但时间会随着点云大小的增加而增加。

pcl::RadiusOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> outrem;
outrem.setInputCloud(box_cloud);
outrem.setRadiusSearch(0.007);
outrem.setMinNeighborsInRadius (150);
outrem.setKeepOrganized(false);
// apply filter
outrem.filter (*box_cloud);** 

就我而言，大约需要15秒。

正在寻找减少此时间的解决方案。

Answer 1

pcl:：RadiusOutlierRemoval

遍历整个输入一次，对于每个点，检索特定半径内的邻居数量。

因此，运行时间取决于云中的点数和搜索半径(半径越大，树查询速度就越慢(。

可能的方法：

1. 如果某些点绝对不是异常值，可以使用：setIndices((排除它们。例如，如果您知道所有异常值都是深色(强度<I(，则可以使用pcl:：PassThrough预先选择具有intensity < I的点的所有索引
2. 减少搜索半径(相应地减少最小邻居(
3. 我认为算法内部没有并行化。因此，您可以将工作划分为多个线程，每个线程从云的一个子集中删除异常值。注意，划分应该是空间的，而不是基于索引——pcl::CropBox可以用于此
4. ">近似半径去除"；可以使用pcl:：OctreePointCloud通过迭代叶体素并计算体素内的点数来实现(如果体素包含的点少于X个，则应移除体素中的所有点(