一种改进的最小二乘平面拟合算法

发布时间：2018-07-23 11:47

【摘要】：针对点云平面拟合中存在离群点和噪声点等问题,从概率分析的角度提出了一种改进的最小二乘平面拟合算法。该算法基于概率统计思想,采用中位数法筛选最佳初始平面模型,并利用迭代最小二乘法剔除离群点,逐步优化模型,从而获取最佳平面。运用不同的迭代方法对仿真数据和实测数据进行平面拟合,实验结果表明:当点云存在高离群率和大离群幅时,相比于其他迭代方法,本文算法仍可以准确地拟合出最佳平面。
[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.
【作者单位】： 信息工程大学地理空间信息学院;
【分类号】：P207

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本文编号：2139314