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一、算法原理

        PCL (Point Cloud Library) 中的对应点筛选是一个用于点云配准（点云间对应关系的建立）的功能组件，主要作用是在点云配准的过程中，识别和剔除不正确的或噪声点对应关系，以减小配准误差和提高最终的配准质量。它可以帮助滤除配准中的异常点，改善数据质量，减小误匹配的影响。这在处理实际场景中的点云数据时非常有用，因为点云数据可能会受到噪声、不完整性或遮挡的影响。CorrespondenceRejector提供了多种策略和方法，用于拒绝不希望的点云对。

• DistanceRejector：基于距离标准来拒绝不符合指定距离条件的点云对应关系，这有助于提高配准的精确性和减少可能的误匹配。用户可以通过设置距离阈值来指定哪些点对应该被拒绝，通常距离阈值是一个正数，表示两点之间的最大距离。如果两个点之间的距离超过了这个阈值，它们将被拒绝作为对应点。
• FeaturesRejector：通过分析匹配点的特征来决定是否接受或拒绝它们作为最终的对应关系。这个类通常会用于一些点云配准算法的后处理步骤，以帮助提高配准的质量和准确性。
• MedianDistanceRejector：基于对应关系之间的中值距离阈值的简单对应关系拒绝方法。根据这些距离的中值来判断是否接受或拒绝该对应关系。如果一对对应点的距离大于中值的某个倍数（阈值），则该对应关系将被拒绝，通过排除这些异常对应关系，可以提高配准的精度，降低对配准结果的干扰。
• OneToOneRejector：从匹配点对中筛选出一对一的对应点关系，消除对应关系中重复匹配索引的对应点方法，以提高点云配准的准确性和可靠性。