1.数学解释
(1)高斯分布又名正态分布，在点云中的解释应为，在从某点邻近搜索的一块区域内，所有点的分布应该符合如下图的分布规律
(2)实现高斯分布的公式为（公式不重要，不用记）
其中均值（数学期望）：u，方差σ^2【二者为主要变量】
均值：u越小，图像整体向左偏移，u越大，图像整体向右偏移。
方差对高斯分布的影响：σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。（在图形上显示为σ越大，曲线越扁平，σ越小，曲线越瘦高）
2.高斯权重
即让你所选择的一块点云各点的分量符合高斯分布的形式【可类比想像OpenGL中处理shader的像素矩阵】。
3.应用
标准差=√方差
点云和图像的接口中，往往修改接口中方差/标准差这个参数。
其中方差/标准差的参数值越大，那数据就会越分散，即各离散点的权重大小越均衡，那么各离散点的分量值越相似（用平滑举例，就平滑效果越明显）；
其中方差/标准差的参数值越小，那数据就会越集中，即各离散点的权重大小越不均衡，那么各离散点的分量值越往中间集中（用平滑举例，就平滑效果越不明显）；
效果如下图（下图方差由小到大）
本文转载自: https://blog.csdn.net/xhm01291212/article/details/140732858
版权归原作者 者山海 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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