对 pcl::StatisticalOutlierRemoval 滤波器的理解 注：以下内容基于与 GPT-4 的交流并结合个人理解整理而成。若有描述不准确或模糊之处，欢迎指正。 参数配置 setMeanK（int meanK）： 此参数设置每个点要考虑的邻居数量，影响着计算点的局部平均距离。较大的 meanK 值可能包含更多的邻居，使滤波过程更加平滑，但可能降低移除离群点的能力。选择

背景知识： 激光扫描通常会产生密度不均匀的点云数据集。另外，测量中的误差会产生稀疏的离群点，使效果更糟。 以下方法可以解决的其中部分问题： 对每个点的临域进行一个统计分析，并修剪掉那些不符合一定标准的点。稀疏离群点移除方法基于在输入数据中对点到临近点的距离分布的计算。对每个点，我们计算它到它的所有临近点的平均距离。假设得到的结果是一个高斯分布，其形状由均值和标准差决定，平均距离在标准范围（由

英文原网页查看。 使用StatisticalOutlierRemoval过滤器 在本教程中，我们将学习如何使用统计分析技术从点云数据集中移除有噪声的测量值，例如离群值。 背景 激光扫描通常产生点云数据集的点密度不同。此外，测量误差会导致稀疏异常值，从而进一步破坏结果。这使得对局部点云特征(如表面法线或曲率变化)的估计变得复杂，从而导致错误的值，进而可能导致点云配准失败。通过对每个点的邻域进