双边滤波（Bilateral Filter）：双边滤波是一种非线性滤波算法，能够保留图像的边缘信息。它结合了空间域和灰度值域的相似性进行滤波。对于每个像素，通过计算周围像素与它的距离和灰度值的差异，来调整该像素的灰度值。
高斯滤波（Gaussian Filter）：高斯滤波是一种线性平滑滤波算法，基于高斯函数的概率密度函数。它将像素的值与周围像素的值按照一定的权重进行加权平均，达到平滑图像的效果。
条件滤波（Conditional Filter）：条件滤波是一种非线性平滑滤波算法，能够快速去除噪声点。它通过设定阈值，只对像素周围灰度值在一定范围内的像素进行平均操作，达到去除噪声点的效果。
直通滤波（PassThrough Filter）：直通滤波是一种简单的数据截取滤波算法，可用于剔除点云数据中不感兴趣的部分数据。它通过设置滤波条件，只保留符合条件的点云数据。
随机采样一致滤波（Random Sample Consensus Filter，RANSAC Filter）：随机采样一致滤波是一种模型拟合算法，可用于去除离群点。它随机选择一组数据进行模型拟合，计算其他数据点到该模型的距离，通过设定阈值去除距离较远的点，最终得到符合要求的数据集。
VoxelGrid滤波：VoxelGrid滤波将点云数据划分为等大小的立体网格，对每个网格内的点云数据进行平均操作，以降低点云数据的密度和噪声。它可以减小点云数据量、提高点云数据处理效率，同时保留点云数据的特征信息。
这些滤波算法都有各自的优缺点和适用场景，需要根据具体应用需求选择合适的算法来进行点云数据处理。