| 利用LMedS算法與特征值法的點云平面擬合方法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>653 K | |
| 標簽： 點云數據 異常點 最小平方中值算法 | |
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| 文檔介紹： 針對三維點云數據中存在的異常點會對平面擬合過程產生不利的影響，提出了一種將最小平方中值算法(Least Median of Squares，LMedS)與特征值法相結合的點云平面擬合新方法。首先，通過LMedS算法進行多次迭代確定最佳閾值并剔除點云數據中的異常點。然后，采用特征值法對剔除完異常點后的點云數據進行平面擬合，以獲得更加精確的擬合平面參數解。最后，分別采用最小二乘法、特征值法、RANSAC+主成分分析法與所提出方法對仿真和實測點云數據進行平面擬合計算。實驗結果表明，相比于其他方法，該方法的平面擬合精度更高，適用于對含有異常點的點云數據進行平面擬合，具有較高的魯棒性。 | |
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