基于RANSAC算法的稳健点云平面拟合方法

发布时间：2017-10-29 23:35

  本文关键词：基于RANSAC算法的稳健点云平面拟合方法

  更多相关文章： 点云数据 随机抽样一致性(RANSAC) 特征值法 平面拟合 标准偏差

【摘要】：针对点云平面拟合中存在粗差及异常值等问题,对结合特征值法的随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)平面拟合算法进行了改进。该方法以RANSAC算法为基础,结合特征值法,利用点到平面模型距离的标准偏差来自动选取阈值t,通过阈值t检测并剔除异常数据点,达到获得理想平面拟合参数的目的。用改进的算法和传统的特征值法分别对点云数据进行处理,结果表明,改进的算法适用于存在误差和异常值的点云数据拟合,能稳定地获得较好的平面参数估值,具有较强的鲁棒性。
【作者单位】： 东华理工大学测绘工程学院;
【关键词】： 点云数据 随机抽样一致性(RANSAC) 特征值法 平面拟合 标准偏差
【分类号】：P225.2
【正文快照】： 1引言与传统测量方法相比,三维激光扫描技术获取点云具有快速性、高效性和高精度特性,在测绘领域中扮演着越来越重要的角色。三维激光扫描能快速获取反映目标物实时、动态变化、真实形态特性的信息,是获取空间数据的有效技术手段。对点云数据进行拟合就是根据扫描点集中的点云

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本文编号：1115156