变差函数权值估算的移动最小二乘匹配点云粗差剔除

发布时间：2017-10-06 10:04

  本文关键词：变差函数权值估算的移动最小二乘匹配点云粗差剔除

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【摘要】：现有密集匹配点云数据已实现了地表3维信息的精细化表达,然而由于误匹配,此类点云往往包含一定数量粗差点并影响后续应用的处理效果。针对此类数据中误匹配所产生粗差点的剔除问题,将变差甬数引入移动最小二乘(MLS)粗差剔除算法。变差函数对MLS拟合区域内点对间的相关性进行估算,以此为依据设置权值对最小二乘的结果进行优化;然后利用MLS局部、分区域地对点云进行曲面拟合;最终根据拟合结果剔除粗差。利用A3数字测图系统生成的城区、山区密集点云数据进行实验,并将处理结果、等权MLS处理结果与人工剔除结果进行对比。实验结果表明该算法可有效对点云中的粗差进行剔除,相较于等权MLS粗差剔除算法,陔算法在城区、山区的误判率分别降低了5.16%和1.31%。
【作者单位】： 武汉大学遥感信息工程学院;地球空间信息技术协同创新中心;湖北大学资源环境学院;
【关键词】： 匹配点云 粗差剔除 移动最小二乘 权重 变差函数
【基金】：国家自然科学基金(编号:61378078)~~
【分类号】：P23
【正文快照】： 1弓I言 随着航空航天摄影测量以及相^匹配技术的发展,通过立体像对获取密集点云成为一种可能。为将此类点云与机载激光雷达(LiDAR)点云数据进行区分,这里将其称为匹配点云。相较于LiDAR点云数据,匹配点云数据同样可以精细地表达3维空间信息,因而将这种点云的应用从4D产品生产

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本文编号：982143