【摘要】：針對點云平面擬合中存在離群點和噪聲點等問題,從概率分析的角度提出了一種改進的最小二乘平面擬合算法。該算法基于概率統(tǒng)計思想,采用中位數(shù)法篩選最佳初始平面模型,并利用迭代最小二乘法剔除離群點,逐步優(yōu)化模型,從而獲取最佳平面。運用不同的迭代方法對仿真數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)進行平面擬合,實驗結果表明:當點云存在高離群率和大離群幅時,相比于其他迭代方法,本文算法仍可以準確地擬合出最佳平面。
[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.
【作者單位】： 信息工程大學地理空間信息學院;
【分類號】：P207

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本文編號：2139314