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点云预处理中，滤波是关键步骤，用于去除噪点和离散点。常见的滤波器包括直通滤波器、体素格滤波器、统计滤波器和半径滤波器。直通滤波器适用于快速剪除离群点，体素格滤波器用于密集点云的下采样，统计滤波器通过密度判断剔除离群点，而半径滤波器则根据圆内点的数量决定点的保留。选择合适的滤波方法对提高点云处理效果至关重要。
好的开始是成功的一半，获取到的数据越好，对算法的要求越低，最后处理得到的结果也越稳定。反之，如果一开始就是杂乱无章的数据，任你算法再牛，也终究逃不过异常值的情况，从而导致败北。
作为点云预处理的第一步，点云滤波扛起了大旗。
获取点云数据时，由于设备精度、操作者经验、环境因素、以及电磁波的衍射特性（电磁波遇到障碍物时偏离原来直线传播的物理现象）等带来的影响，点云数据中将不可避免地出现一些坏分子1号——噪点；此外，实际应用时除了这些随机误差产生的噪点外，由于受到外界干扰如视线遮挡、障碍物等因素，点云数据中还会存在一些离主体点较远的坏分子二号——离散点。
滤波大大就负责把这些坏分子抓起来，要么隔离，要么干掉，总之按照罪犯的危害等级高低，依次选择对应的过滤方法。其类似于信号处理中的滤波，但是具体实现手段又有些不一样，归结起来有如下几点：
1）点云不是函数，无法建立横纵坐标之间的关系
2）点云是空间离散的，不像图像信号有明显的定义域
3）点云在空间中分布广泛，建立点与点之间的关系较为困难
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