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从激光点云中提取古建筑线性和圆形特征的比较 总被引:1,自引:0,他引:1
对古建筑激光扫描点云进行分割、识别,并利用Hough变换和最小二乘法从点云中提取直线和圆,取得了较满意的结果。对两种算法的提取效果进行了比较。 相似文献
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点云数据分割是对激光扫描(LiDAR)场景进行三维重建的基础。针对现有基于边界、表面或聚类的点云分割方法中存在的分割不足或过度分割问题,提出了一种基于多维欧几里德空间相似度的点云数据分割方法。通过计算激光点的法向量,结合点云的光谱特征进行数学变换,计算激光点在多维空间中的欧氏距离,比较邻近点间的相似性,最终完成对激光点云数据的分割。该方法解决了常用点云分割中几何特征和光谱特征无法同时使用的问题,融合了几何分割和颜色分割的两方面优势,提高了点云分割精度。采用2组数据分别比较了基于几何特征、光谱特征和多维空间相似度的3种不同分割算法的分割结果,实验结果验证了该方法的可行性和实用性。 相似文献
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