基于八叉树算法的体素滤波方法.rar

简介：
本资源介绍了一种基于八叉树算法优化的体素滤波方法，适用于三维点云数据处理，能够有效提高滤波精度和效率。 PCL的VoxelGrid类和ApproximateVoxelGrid类实现基于体素的滤波方法对点云进行下采样。八叉树同样也是建立体素结构，因此可以利用基于八叉树的体素来对点云进行下采样处理。在PCL中存在现成函数用于求解八叉树体素中心，所以最简单的方法就是用每个体素的中心点来代表整个体素内的所有点，从而实现点云的简化。需要注意的是：这种做法与ApproximateVoxelGrid方法基本一致，都是以各个体素的中心点代替该区域内的全部原始数据。两者唯一的区别在于：ApproximateVoxelGrid允许用户自由设定每个体素的具体尺寸（长宽高），而八叉树只能构建立方形状的体素。 此外，在代码中还对传统的基于八叉树的体素滤波算法进行了改进，具体而言就是选择距离各个体素中心点最近的那个实际数据点来代替整个区域内的其他所有点。