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一种新的鲁棒三维点云平面拟合方法

来源 :合肥工业大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：say_8139

【摘要】

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针对三维点云中的异常值和粗差点对平面拟合精度产生的影响,文章提出一种将随机采样一致(random sample consensus, RANSAC)算法与主成分分析(principal component analysis, PCA)方法相结合的点云平面拟合新方法。通过RANSAC算法剔除原始点云数据中的异常值和粗差,保留质量好的点云数据;再利用PCA方法对留下的点云数据进行平面拟合,以获得更为精

【作者】

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童子良余学祥汪涛王虎苏晓刚

【机构】

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安徽理工大学测绘学院,安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室,安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心

【出处】

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合肥工业大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2020年12期

【关键词】

：

点云数据异常值平面拟合随机采样一致(RANSAC)算法主成分分析(PCA)方法 point cloud data outlier plane fitti

【基金项目】

：

国家自然基金资助项目(41474026,41602357),淮南矿业(集团)有限责任公司基金资助项目(HNKY-JTJS(2017)-122)

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针对三维点云中的异常值和粗差点对平面拟合精度产生的影响,文章提出一种将随机采样一致(random sample consensus, RANSAC)算法与主成分分析(principal component analysis, PCA)方法相结合的点云平面拟合新方法。通过RANSAC算法剔除原始点云数据中的异常值和粗差,保留质量好的点云数据;再利用PCA方法对留下的点云数据进行平面拟合,以获得更为精确的拟合平面参数解。仿真模拟算例与实测数据实验结果表明,相比于传统的拟合算法,该拟合方法可以消除异常值和

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