Matlab 去除点云中的异常值

使用OpenCV/Matlab，我正在计算视差图。我使用OpenCV SGBM函数来获取它。 结果是好的。我的图像中有点杂音。使用Matlab中的medfilt2，我去除了很多不好的像素

但是，当噪声比真实数据更为明显时，就会产生异常值区域（工厂下面的东西）。我想删除所有。我在寻找更好的方法

使用中值滤波，至少图像在地平面上投影的点较少，在图像顶部没有任何投影的点较少

我的假设是：

• 以更好的视差消除更多噪音
• 在重新投影图像3D（OpenCV）之前对视差图进行预处理
• 对点云进行后处理，以去除带有Z坐标和颜色的异常值

我不知道怎么做。我正在寻找一种很好的过滤方法，也许可以帮助我做到这一点。我也能使用Matlab和OpenCV

以下是我的图像示例：

带噪波的视差图（左）和带medfilt的视差图（右） 用噪声视差图生成点云。 使用medfilt视差贴图生成点云。

编辑

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medfilt2的问题是我使用的窗口大小为65。因此，这对大型植物很有好处，但靠近地面的植物会失去形状，变圆并与地面融合。这很正常medfilt就是这么做的。但我想避免这种情况，我正在寻找一种最终能提供更好结果和更少噪音的过滤器。

您可以尝试一下PointCloudLibrary中的

StatisticaloutlierRemove

。您可以找到一个有用的教程和一个示例。

最终的图像是您希望实现的，还是您目前得到的？在第一种情况下，请显示此操作失败的图像，在第二种情况下，请解释您仍然需要改进的地方。无论哪种方式，请显示您使用的代码。最终是我到目前为止实现的。正如您所看到的，在工厂下面有一些异常值，我想删除。（我将编辑我的帖子，以显示正常大小的云图像，中等到小，以便更好地看到。）我已经尝试过了，但我认为我必须更多地使用参数。问题是，对于高分辨率图像（1200万像素），计算时间开始变长。OpenMP是一个并行库，可以针对不同的威胁执行多for循环。点云库还使用OpenMP库进行加速