中值滤波是鞋底点云数据预处理中关键的降噪步骤。它主要用于消除由环境光干扰和传感器错误引起的离群点，同时严格保持鞋子边缘的结构完整性。
中值滤波的核心价值在于其区分噪声和实际几何特征的能力。与会模糊边界的平滑算法不同，中值滤波会删除数据尖峰，以确保精确的边缘定位和自动化制造的平滑喷涂轨迹。
原始点云数据的挑战
信号干扰的来源
从扫描传感器捕获的原始 3D 数据很少是完美的。外部因素，特别是环境光干扰，以及内部传感器限制，经常会在数据集中引入随机变化。
离群点的问题
这些变化表现为“噪声点”或离群点——这些数据点并不代表实际的鞋底。如果这些离群点未被移除，它们会创建一个失真的数字模型，从而可能混淆自动化设备。
为什么中值滤波是首选解决方案
有针对性的噪声去除
选择中值滤波是因为它是非线性的。它不是对数据进行平均（这会扩散误差），而是用其邻域的中值替换像素或点，从而有效地删除孤立的噪声尖峰。
关键的边缘保持
该算法在鞋类制造中最显著的优势是边缘保持。鞋底的边界必须保持清晰，以确保胶水或喷涂精确地施加在需要的位置。
优化喷涂轨迹
通过在不模糊边缘的情况下去除噪声，该算法有助于生成清晰、平滑的喷涂轨迹。这直接提高了喷涂设备的定位精度，确保鞋底边缘具有高质量的表面处理。
理解权衡
计算成本
虽然中值滤波非常有效，但它需要对局部窗口内的值进行排序，这可能比简单的线性滤波器在计算上更密集。
信号擦除风险
如果“噪声”密度非常高，或者鞋底纹理的精细细节与噪声的大小相似，那么窗口尺寸不合适的中值滤波器可能会无意中删除合法的微小特征。
为您的目标做出正确选择
为了最大化预处理流水线的有效性，请考虑您的具体制造目标：
- 如果您的主要重点是边缘定义：优先使用中值滤波而不是均值滤波，以防止鞋底外边界模糊。
- 如果您的主要重点是机器人稳定性：使用此滤波器去除离群点，否则这些离群点会导致喷涂臂轨迹出现颠簸或不规则的运动。
通过有效平衡降噪和特征保留，中值滤波将原始、嘈杂的传感器数据转化为高质量自动化生产所需的精确坐标。
摘要表：
| 特征 | 中值滤波 | 均值滤波（平滑） |
|---|---|---|
| 噪声处理 | 有效删除孤立的尖峰/离群点 | 模糊噪声但会扩散误差 |
| 边缘定义 | 高（严格保持清晰边界） | 低（模糊边缘和精细细节） |
| 对轨迹的影响 | 平滑、精确的喷涂路径 | 可能导致边界路径不准确 |
| 理想用例 | 鞋底预处理和边缘检测 | 一般表面平滑 |
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