1、基於最小二乘法的激光雷達數據濾波方法
2、基於雙通分離窗濾波算法的激光雷達數據預處理方法
限幅濾波：設置兩次采樣允許的最大偏差值。
優點：可以克服因偶然因素引起的脈沖干擾。
缺點：無法抑制周期性干擾：無法確定周期性干擾形成的信號中，哪個是正常值，哪個為干擾值？
平滑度差：簡單的消除了超出偏差值閾值的部分，無平滑效果
均值濾波：連續取N個采樣值進行算術均值計算
優點：適用於對一般隨機干擾的信號進行濾波。（在一定范圍內存在均值，信號在一定幅度上波動）
缺點：N值較大時信號平滑度較高檔靈敏度低，反之靈敏度高而平滑度低。
中值濾波：連續采樣N次，把N個值按大小排序，取中間值作為有效值。
優點：可以克服因偶然因素引起的脈沖干擾。
缺點：N值較大時信號平滑度較高檔靈敏度低，反之靈敏度高而平滑度低。
信號：雷達掃描數據
噪聲：測距中的干擾和噪聲
算法步驟：
a、選擇一個以K為中心，2M為寬度，L為中心偏移的窗口，0<=L<M。
K = 2M+1， L=0
K = 2M+2-2L ，L！= 0
b、計算窗口內的所有點的均值
fe = 1/K × ∑f（i）
c、限幅處理
g(k) = f(k) if f(k) <= α*fe
g(k) = fe if f(k) > α*fe
其中α為參數閾值。
M=4， α = 0.6 ，L= 3
優點：計算量小，平滑效果明顯。
缺點：參數α對拐角處的平滑會偏離實際數據。
3、均值濾波、歐氏距離 動態閾值線特征提取（限幅濾波、中值濾波、均值濾波）
4、基於掃描數據形態學的濾波算法
基於集合論，對具有一定形態的結構元素度量和和提取圖中的對應形狀。
變化窗口的自適應形態學濾波,
5、基於坡度變化的濾波算法
6、基於TIN的濾波算法
7、基於偽掃描線的濾波算法
8、基於多分辨率方向預測的濾波算法
9、基於小波分層原理的濾波算法