Удалить outlier в Point Cloud

Question

С OpenCV/Matlab я вычисляю карту несоответствий. Я использую функцию OpenGS SGBM для ее получения. Результат хороший. У меня было немного шума на моем изображении. С medfilt2 в Matlab я удаляю много плохих пикселей.

Но где шум более присутствует, чем реальные данные, которые создают зону выбросов (Thing под заводом). Я хотел бы удалить все. Я ищу лучший способ сделать это?

С медианым фильтром, по крайней мере, изображение получает меньшую точку, проецируемую на плоскость земли, и меньше точки, сгенерированной в верхней части изображения, где нет ничего.

Мое предположение:

• Удалить больше шума с более несоответствием
• Ведение предварительной обработки на несоответствием карте до того reprojectionImageTo3D (OpenCV)
• Doing пост-обработки на облаке точек, чтобы удалить выброс с Z и, возможно, цвет

Я не уверен, как это сделать. Я ищу хороший метод фильтрации, который может помочь мне в этом. Я также могу работать с Matlab и OpenCV.

Вот пример моим образа у меня есть:

диспаритета карта с шумом (слева) и карта диспаритета с medfilt (справа) Точки облаком, генерируемый шумном карты несоответствия. Точка облако, созданное с отображением несогласованности.

EDIT

Проблема medfilt2 в том, что я использую размер окна 65. Таким образом, это хорошо для большого завода, но завод вблизи земли теряют свою форму и получить округлые и слияние с землей. Нормально это то, что делают medfilt. Но я хотел бы избежать этого, я ищу фильтр, который дает лучший результат и меньше шума в конце.

Answer 1

Вы можете отправить StatisticalOutlierRemoval из PointCloudLibrary. Вы можете найти полезный учебник here, а также пример.