pcdenoise

3 次元点群からのノイズの除去

構文

ptCloudOut = pcdenoise(ptCloudIn)

[ptCloudOut,inlierIndices,outlierIndices] = pcdenoise(ptCloudIn)

[ptCloudOut,___] = pcdenoise(___Name=Value)

説明

ptCloudOut = pcdenoise(ptCloudIn) は、外れ値を削除するフィルター処理された点群を返します。

[ptCloudOut,inlierIndices,outlierIndices] = pcdenoise(ptCloudIn) は、インライアおよび外れ値として指定される点の線形インデックスを追加で返します。

[ptCloudOut,___] = pcdenoise(___Name=Value) は、前の構文にある引数の任意の組み合わせに加えて、名前と値の引数を指定します。たとえば、Threshold=1.0 は外れ値のしきい値を 1.0 に設定します。

例

ノイズを含む点群からの外れ値の削除

平面の点群を作成します。

gv = 0:0.01:1;
[X,Y] = meshgrid(gv,gv);
ptCloud = pointCloud([X(:),Y(:),0.5*ones(numel(X),1)]);

figure
pcshow(ptCloud);
title('Original Data');

一様分布するランダムなノイズを追加します。

noise = rand(500, 3);
ptCloudA = pointCloud([ptCloud.Location; noise]);

figure
pcshow(ptCloudA);
title('Noisy Data');

外れ値を削除します。

ptCloudB = pcdenoise(ptCloudA);

figure;
pcshow(ptCloudB);
title('Denoised Data');

ノイズ除去後の点群のオーガナイズド構造の保持

保存された MAT ファイルからオーガナイズド点群を読み込みます。

ld = load('drivingLidarPoints.mat');
orgPtCloud = ld.ptCloud;

点群からノイズを除去します。

orgPtCloudOut = pcdenoise(orgPtCloud,PreserveStructure=true);

入力引数

ptCloudIn — 点群

pointCloud オブジェクト

点群。pointCloud オブジェクトとして指定します。

名前と値の引数

オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで、Name は引数名で、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。

R2021a より前では、コンマを使用して名前と値をそれぞれ区切り、Name を引用符で囲みます。

例: Threshold=1.0 はしきい値を 1.0 に設定します。

NumNeighbors — 最近傍の点の数

4 (既定値) | 正の整数

最近傍の点の数。'NumNeighbors' と正の整数 (ピクセル単位) で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。この値を使用して、すべての点の両隣との平均距離の平均値を推定します。この値を減らすと、フィルターはノイズの影響を受けやすくなります。この値を増やすと、計算数が増えます。

データ型: single | double

Threshold — 外れ値のしきい値

1.0 (既定値) | 正のスカラー

外れ値のしきい値。'Threshold' と正のスカラーとで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。既定の設定では、しきい値はすべての点の両隣との平均距離の平均からの 1 標準偏差です。1 つの点は、その k 最近傍との平均距離が指定されたしきい値を超える場合、その点は外れ値と見なされます。

データ型: single | double

PreserveStructure — 点群のオーガナイズド構造の保持

false (既定値) | true

点群のオーガナイズド構造を、M×N×3 の位置行列として保持。true または false として指定します。次の表は、PreserveStructure の値に応じた点群の構造を示しています。

PreserveStructure	関数が返すもの
true	ノイズ除去されたオーガナイズド点群。 点群の構造を説明するLocationプロパティには、M×N×3 の行列が格納されます。 ノイズ除去された点群内で選択されていない点は NaN で埋められ、対応する色は [0 0 0] に設定されます。 オーガナイズド点群を返すには、入力がオーガナイズド点群でなければなりません。
false	ノイズ除去されたアンオーガナイズド点群。 点群の構造を説明するLocationプロパティには、M 行 3 列の行列が格納されます。

出力引数

ptCloudOut — フィルター処理された点群

pointCloud オブジェクト

フィルター処理された点群。pointCloud オブジェクトとして返されます。

inlierIndices — インライア点の線形インデックス

1 行 N 列のベクトル

インライア点の線形インデックス。1 行 N 列のベクトルとして返されます。

データ型: uint32

outlierIndices — 外れ値点の線形インデックス

1 行 N 列のベクトル

外れ値点の線形インデックス。1 行 N 列のベクトルとして返されます。

データ型: uint32

参照

[1] Rusu, R. B., Z. C. Marton, N. Blodow, M. Dolha, and M. Beetz. “Towards 3D Point Cloud Based Object Maps for Household Environments”. Robotics and Autonomous Systems Journal. 2008.

拡張機能

C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

GPU コード生成

GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。

• 名前と値の引数 PreserveStructure は GPU コード生成でサポートされていません。

バージョン履歴

R2015a で導入

参考

関数

• pcdownsample | pcplayer | pcshow | pcwrite | pcread | pcfitplane | pcmerge | pctransform | pcregistericp | pcregisterndt

オブジェクト

• pointCloud | planeModel | affine3d

トピック

• 3 次元点群のレジストレーションと繋ぎ合わせ