本文關鍵詞：基于RANSAC算法的穩(wěn)健點云平面擬合方法

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【摘要】：針對點云平面擬合中存在粗差及異常值等問題,對結合特征值法的隨機抽樣一致性(random sample consensus,RANSAC)平面擬合算法進行了改進。該方法以RANSAC算法為基礎,結合特征值法,利用點到平面模型距離的標準偏差來自動選取閾值t,通過閾值t檢測并剔除異常數(shù)據(jù)點,達到獲得理想平面擬合參數(shù)的目的。用改進的算法和傳統(tǒng)的特征值法分別對點云數(shù)據(jù)進行處理,結果表明,改進的算法適用于存在誤差和異常值的點云數(shù)據(jù)擬合,能穩(wěn)定地獲得較好的平面參數(shù)估值,具有較強的魯棒性。
【作者單位】： 東華理工大學測繪工程學院;
【關鍵詞】： 點云數(shù)據(jù) 隨機抽樣一致性(RANSAC) 特征值法 平面擬合 標準偏差
【分類號】：P225.2
【正文快照】： 1引言與傳統(tǒng)測量方法相比,三維激光掃描技術獲取點云具有快速性、高效性和高精度特性,在測繪領域中扮演著越來越重要的角色。三維激光掃描能快速獲取反映目標物實時、動態(tài)變化、真實形態(tài)特性的信息,是獲取空間數(shù)據(jù)的有效技術手段。對點云數(shù)據(jù)進行擬合就是根據(jù)掃描點集中的點云

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