一、半径滤波

原理：对整个输入迭代一次，对于每个点进行半径R邻域搜索，如果邻域点的个数低于某一阈值，则该点将被视为噪声点并被移除。

二、代码部分

注：测试代码均使用PclSharp1.12.0库

        /// <summary>
        /// 点云半径滤波，实现删除离群点的简单的滤波功能
        /// </summary>
        /// <param name="inCloud"></param>
        /// <param name="radiusSearch">设置查询点的半径范围</param>
        /// <param name="meanK">如果一个点在给定半径内临近点数量小于给定阈值K，则判定为离群点并删除</param>
        /// <returns></returns>
        public static PointCloudOfXYZ RadiusOutlierRemoval(PointCloudOfXYZ inCloud, double radiusSearch = 0.1 ,int meanK = 5)
        {
            try
            {
                PointCloudOfXYZ cloudFiltered = new PointCloudOfXYZ();//滤波后的点云
                using (var filter = new PclSharp.Filters.RadiusOutlierRemovalOfXYZ())
                {
                    filter.SetInputCloud(inCloud);
                    filter.RadiusSearch = radiusSearch; //设置在半径的范围内查询点邻近点
                    filter.MinNeighborsInRadius = meanK; //设置判断是否为离群点的阈值，即半径内至少包括的点数
                    filter.filter(cloudFiltered);
                }
                return cloudFiltered;//返回滤波后的点云
            }
            catch (Exception)
            {
                return inCloud;//返回滤波前的点云
            }
        }
三、结果显示