變差函數(shù)權(quán)值估算的移動(dòng)最小二乘匹配點(diǎn)云粗差剔除
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【摘要】:現(xiàn)有密集匹配點(diǎn)云數(shù)據(jù)已實(shí)現(xiàn)了地表3維信息的精細(xì)化表達(dá),然而由于誤匹配,此類點(diǎn)云往往包含一定數(shù)量粗差點(diǎn)并影響后續(xù)應(yīng)用的處理效果。針對(duì)此類數(shù)據(jù)中誤匹配所產(chǎn)生粗差點(diǎn)的剔除問(wèn)題,將變差甬?dāng)?shù)引入移動(dòng)最小二乘(MLS)粗差剔除算法。變差函數(shù)對(duì)MLS擬合區(qū)域內(nèi)點(diǎn)對(duì)間的相關(guān)性進(jìn)行估算,以此為依據(jù)設(shè)置權(quán)值對(duì)最小二乘的結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化;然后利用MLS局部、分區(qū)域地對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行曲面擬合;最終根據(jù)擬合結(jié)果剔除粗差。利用A3數(shù)字測(cè)圖系統(tǒng)生成的城區(qū)、山區(qū)密集點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并將處理結(jié)果、等權(quán)MLS處理結(jié)果與人工剔除結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可有效對(duì)點(diǎn)云中的粗差進(jìn)行剔除,相較于等權(quán)MLS粗差剔除算法,陔算法在城區(qū)、山區(qū)的誤判率分別降低了5.16%和1.31%。
【作者單位】: 武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院;地球空間信息技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心;湖北大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 匹配點(diǎn)云 粗差剔除 移動(dòng)最小二乘 權(quán)重 變差函數(shù)
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(編號(hào):61378078)~~
【分類號(hào)】:P23
【正文快照】: 1弓I言 隨著航空航天攝影測(cè)量以及相^匹配技術(shù)的發(fā)展,通過(guò)立體像對(duì)獲取密集點(diǎn)云成為一種可能。為將此類點(diǎn)云與機(jī)載激光雷達(dá)(LiDAR)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分,這里將其稱為匹配點(diǎn)云。相較于LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù),匹配點(diǎn)云數(shù)據(jù)同樣可以精細(xì)地表達(dá)3維空間信息,因而將這種點(diǎn)云的應(yīng)用從4D產(chǎn)品生產(chǎn)
【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):982143
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