一種改進的最小二乘平面擬合算法
[Abstract]:In order to solve the problem of outliers and noise points in point cloud plane fitting, an improved least square plane fitting algorithm is proposed from the point of view of probability analysis. Based on the idea of probability and statistics, the median method is used to screen the optimal initial plane model, and the outliers are eliminated by iterative least square method, and the model is gradually optimized to obtain the best plane. Different iterative methods are used to fit the simulation data and the measured data. The experimental results show that when the point cloud has high outliers and large outliers, compared with other iterative methods, the proposed algorithm can fit the optimal plane accurately.
【作者單位】: 信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院;
【分類號】:P207
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,本文編號:2139314
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