SVD算法在建筑物点云数据配准中的应用

发布时间：2017-11-30 09:07

  本文关键词：SVD算法在建筑物点云数据配准中的应用

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【摘要】：点云数据配准是点云数据处理的一个关键性环节。配准的目的就是为了得到不同视角下点集之间的平移向量与旋转矩阵。SVD算法(Singular Value Decomposition,奇异值分解法)是一种可靠的求解平移向量与旋转矩阵的方法。本文通过对建筑物扫描点云数据进行配准,从点云重叠度、噪声、初始配准状态三个方面讨论SVD算法的精度和时间消耗问题,实验结果可以作为点云数据预处理很好的参照。
【作者单位】： 建设综合勘察研究设计院有限公司;现代城市测绘国家测绘地理信息局重点实验室;
【基金】：住房和城乡建设软科学研究项目:历史文化建筑综合测绘和安全监测技术研究与应用(K8201396)
【分类号】：TP301.6;P225.2
【正文快照】： 0引言三维激光扫描测量技术已被广泛应用于测绘领域,成为快速获取空间实体三维模型的主要方式之一。由于激光的线性传播特性,在实际测量应用中,目标体完整表面数据采集需要通过多次不同视角的扫描测量。在不同视角下测量得到的点云都存在于各自独立的坐标系中,为了得到基准坐

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本文编号：1238755