在处理三维点云数据时，统计滤波器（Statistical Outlier Removal, SOR） 是一种常见的去噪技术，用于去除点云中的离群点或噪声点。该滤波器基于统计分析的方法，通过分析点云中每个点的局部邻域，计算其与邻居之间的距离，并通过设定阈值来判断是否将该点视为异常点。
工作原理
选择滤波窗口大小
确定用于统计分析的邻域窗口的大小。这个窗口可以是固定大小的球形邻域，也可以是根据点密度自适应调整的邻域。通常使用 K 近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）来确定某个点的邻居数，K 是一个可调参数。
计算统计信息
对于每个点，计算其邻域内点的统计信息，通常包括平均值和标准差等。这些统计信息可以反映邻域内点的分布情况。
应用滤波规则
根据某种规则来决定是否保留或删除该点。常见的规则包括：
- 距离阈值：基于点与其邻域内其他点的距离，如果点与邻域内的其他点距离过远，则认为该点是异常点，可以将其移除。
- 异常点检测：根据点在邻域内的标准差或者与邻域内其他点的偏差来判断是否为异常点，然后将其剔除。
- 体素栅格滤波：将点云数据分割成体素（Voxel）网格，对每个网格内的点进行统计分析，例如计算平均值，然后用平均值来代替网格内的所有点。
更新点云数据
根据滤波规则，更新点云数据，移除或保留异常点。
输出结果
输出经过统计滤波器处理后的点云数据。