点云滤波与降采样（体素降采样 / 离群点去除）

给原始点云裁掉无关区域、去掉噪点、减少点数的预处理步骤。

深度相机或激光雷达直接给出的点云往往有几十万个点，夹杂测量误差造成的零星离群点，还混着桌面、地面等无关区域，直接送进后续算法既慢又不稳，所以先做预处理。常见做法：按包围盒裁剪，只保留工作区域；体素降采样，把空间划分成固定边长的小立方体（体素），每个体素内的点合并为一个点（PCL 取质心，Open3D 同时平均颜色和法向），点数大降且密度更均匀；离群点去除，统计法删掉「到 k 个邻居的平均距离」偏离全局均值过多的点，半径法删掉给定半径内邻居太少的点。PCL、Open3D 都有现成函数。

例子PCL 教程用 1 厘米体素对一帧扫描降采样，点数从 460,400 降到 41,049；3D 扩散策略（DP3）则先按包围盒裁掉桌面和背景点，再用最远点采样只保留 512 或 1024 个点。

也叫

体素降采样、体素滤波、离群点去除、Voxel Grid Filter、Outlier Removal

相关

点云、体素、最远点采样、点云配准、飞点、3D 扩散策略

来源

Open3D: Point cloud outlier removal
PCL Tutorial: Downsampling a PointCloud using a VoxelGrid filter
3D Diffusion Policy (arXiv 2403.03954)