PCL 点云噪声去除：体素滤波和半径滤波实现

这段代码实现了一个点云噪声去除的函数，具体流程如下：

1. 创建一个 VoxelGrid 对象 vg，用于进行体素滤波，简化计算。
2. 创建一个空的 PointCloud<PointXYZRGB> 指针对象 cloud_Voxel，用于存放过滤后的数据。
3. 将输入点云 noise_cloud 设置为初始点云，并将体素栅格叶大小设置为 0.001。
4. 调用 vg.filter(*cloud_Voxel) 函数，将过滤后的数据存入 cloud_Voxel 中。
5. 输出过滤后的数据点数。
6. 创建一个 RadiusOutlierRemoval<PointXYZRGB> 对象 radius_fliter，用于进行半径滤波，移除离群点。
7. 创建一个空的 PointCloud<PointXYZRGB> 指针对象 cloud_radius，用于存放半径滤波后的数据。
8. 将输入点云设置为上一步中的 cloud_Voxel，并将半径和最小邻居点数分别设置为 0.03 和 100。
9. 调用 radius_fliter.filter(*cloud_radius) 函数，将半径滤波后的数据存入 cloud_radius 中。
10. 输出半径滤波后的数据点数。
11. 返回 cloud_radius 指针对象。

PointCloud<PointXYZRGB>::Ptr Preprocessed::noise_removal(PointCloud<PointXYZRGB>::Ptr noise_cloud)
{
	//noise removal函数的实现方法
	//Voxel filtering, simplified calculation
	VoxelGrid<pcl::PointXYZRGB> vg; //创建滤波对象vg
	PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud_Voxel(new PointCloud<PointXYZRGB>);  //创建一个空的指针对象存放过滤后的数据
	vg.setInputCloud(noise_cloud); //设置输入点云为初始点云
	float leaf = 0.001;
	vg.setLeafSize(leaf, leaf, leaf);  // setLeafSize (float lx, float ly, float lz) //setLeafSize后面的三个参数表示体素栅格叶大小，分别表示体素在XYZ方向的尺寸，以米为单位
	vg.filter(*cloud_Voxel); //output
	std::cout << "PointCloud after VoxelGrid filtering has: " << cloud_Voxel->points.size() << " data points." << std::endl;
	std::cout << "---------------------------------------------------------------------------------------------  " << std::endl;
	RadiusOutlierRemoval<PointXYZRGB> radius_fliter;
	PointCloud<PointXYZRGB>::Ptr cloud_radius(new PointCloud<PointXYZRGB>);
	radius_fliter.setInputCloud(cloud_Voxel);
	radius_fliter.setRadiusSearch(0.03); // Set the radius to 0.03 m to find the nearest point
	radius_fliter.setMinNeighborsInRadius(100); // Sets the number of neighbor point sets of the query point to less than 100 Delete
	radius_fliter.filter(*cloud_radius);
	cout << "PointCloud after RadiusOutlierRemoval has: " << cloud_radius->size() << " data points. " << endl;
	return  cloud_radius;
}

总之，该函数通过使用体素滤波和半径滤波算法，实现了点云噪声的去除，提高了点云数据的质量。