一、算法介绍

点云统计滤波，是一种常用的去噪点方法，原始的点云数据中包含多种噪点，无法直接使用，往往需要通过一些方法去除噪点，而统计滤波在这方面的使用非常广泛常见，下面是去噪点后的效果对比图：后面提供具体代码实现（MATLAB 点云处理函数）

二、算法实现

1.原理

统计滤波的方法原理主要包括以下几点：

邻域定义：统计滤波首先需要定义每个点的邻域范围，通常是指定一个固定半径或者固定数量的最近邻点。这些邻域内的点将被用来计算统计信息。

统计信息计算：针对每个点的邻域内的点集，可以计算各种统计量，如平均值、方差、标准差等。这些统计信息可以反映出邻域内点的分布情况和特征。

噪声点判断：基于计算得到的统计信息，可以利用一定的阈值或条件来判断每个点是否为噪声点