IDSOR：面向气象鲁棒性的基于强度与距离的统计离群点移除
信号处理
2026-02-06 v1
摘要
在雨雪天气中捕获的激光点云常因气象干扰返回信号而被污染，这会降低感知能力和安全关键场景的理解。本文提出一种基于强度与距离的统计离群点移除方法（Intensity- and Distance-Aware Statistical Outlier Removal, IDSOR），这是一种自适应范围滤波技术，联合利用强度线索和邻域稀疏性。通过纳入经验的、与距离相关的气象返回分布于阈值设计中，IDSOR 能抑制气象干扰点，同时在不繁琐手动调参的情况下保留细节结构。我们还提出一种变体，使用先前的方法从数据中估计气象返回分布，并将其集成到IDSOR中。实验在仿真数据增强的过街测量以及冬季恶劣驾驶数据集（WADS）上表明，IDSOR 在精确率-召回率之间取得有利的平衡，在WADS上保持精确率和召回率均超过90%。
引用
@article{arxiv.2602.05876,
title = {IDSOR: Intensity- and Distance-Aware Statistical Outlier Removal for Weather-Robust LiDAR Point Clouds},
author = {Chenyang Yan and Mats Bengtsson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.05876},
year = {2026}
}