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我们先来回顾一下之前该算法的计算过程，在二维图像领域中，双边滤波算法是通过考虑中心像素点到邻域像素点的距离(一边)以及像素亮度差值所确定的权重(另一边)来修正当前采样中心点的位置，从而达到平滑滤波效果。同时也会有选择性的剔除部分与当前采样点“差异”太大的相邻采样点 ，从而达到保持原特征的目的，而到了三维点云中，我们将双边权重换为当前点与邻近点的距离权重（一边）和邻近点沿当前点法向量的投影权重（一边）即可。如下图所示：
其中：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-465240.html
具体的计算过程如下：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-465240.html
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今天主要是回顾一下双边滤波，我曾经在这篇——图像处理：推导五种滤波算法中推导过它，其中包含了我自己写的草稿图。 目录 双边滤波算法原理 （1）空间域核 （2）值域核 理解双边滤波 空域权重编辑和值域权重编辑的意义 Opencv实现双边滤波 双边滤波代码实现
目录 概论 算法原理 1、均值滤波 2、中值滤波 3、高斯滤波 4、双边滤波 5、引导滤波 手写代码 Opencv代码实现 最后的总结 参考文章 本来打算是分开推导的，但我觉得还是整个合集吧，避免有水文的嫌疑，那么因为学习的需要，会涉及到图像的滤波处理，我汇总
1、本文内容 pcl的区域生长算法的使用和原理 2、平台/环境 cmake, pcl 3、转载请注明出处： https://blog.csdn.net/qq_41102371/article/details/131927376 参考：https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/master/region_growing_segmentation.html#region-growing-segmentation https://blog.csdn.net/taifyang/article/details/124097186
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