Gaussian Smoothing

API:C++C#Python

Gaussian 필터는 3D 거리를 기반으로 작은 로컬 영역 내의 프인트들을 부드럽게 합니다. 희소 노이즈를 억제하고, outliers을 수정하고, 그리드에 포인트를 정렬하는 데 사용할 수 있습니다. Sigma 파라미터는 필터의 적극성을 정의합니다. 시그마가 높을수록 더 공격적인 스무딩입니다. Gaussian 필터는 대부분의 경우 outliers을 수정할 수 있지만 시그마가 높으면 가장자리도 매끄럽게 됩니다.

가우스 필터는 3D 캡처당 다음 처리 시간을 추가합니다.

When do you use the Gaussian smoothing?

가우시안 스무딩은 추가 처리를 하기 전에 포인트 클라우드의 절대 노이즈를 줄일 때 유용합니다. 노이즈 수준이 낮아지면 특정 비전 알고리즘의 견고성과 안정성이 향상될 수 있으며, 특히 노이즈로 인해 오탐지나 불안정한 결과가 발생하는 경우에 효과적입니다. 가우시안 스무딩은 고주파 변동을 줄여 데이터의 전체적인 일관성을 높여줍니다. 영역 간의 상대적 변동은 그대로 유지되지만, 절대 노이즈 수준이 감소하여 알고리즘이 더욱 안정적인 결과를 도출할 수 있도록 도와줍니다.

가우시안 스무딩은 평면의 평탄도와 같은 대규모 기하학적 특성을 평가할 때 특히 유용합니다. 이러한 경우 이상치와 작은 국부적 변동을 억제함으로써 알고리즘이 지나치게 비관적인 측정값을 생성하는 것을 방지할 수 있습니다. 그러나 스무딩은 미세한 디테일을 감소시키기도 합니다. 알고리즘이 날카로운 모서리나 작은 특징에 의존하는 경우, 과도한 스무딩은 탐지 정확도를 떨어뜨릴 수 있습니다. 따라서 스무딩의 정도는 애플리케이션에 따라 신중하게 선택해야 합니다.

Version History

SDK	Changes
2.9.0	필터 프로세싱 타임을 줄이고 가장자리 보존 기능을 향상시킵니다.
1.3.0	Gaussian filter API가 추가되었습니다.