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1.
三维激光扫描技术在建筑物表面测量中已经得到越来越多的应用,针对平面点云中的小粗差在抗差估计中难以剔除的问题,将IGGⅢ权函数与加权总体最小二乘法相结合,提出了IGGⅢ权函数抗差估计方法。分别采用验后方差估计法、Huber权函数抗差估计法、IGGⅢ权函数抗差估计法对两组点云进行平面拟合计算。结果表明,通过对IGGⅢ权函数抗差估计模型中K0、K1的设置,可以有效地将点云进行分层定权处理,与验后方差估计法相比,通过多次迭代过程,有效降低淘汰段的小粗差对点云平面拟合的影响。与Huber权函数抗差估计法相比,IGGⅢ权函数抗差估计法对可疑段的过大误差进行降权处理,使其平面拟合精度更高。 相似文献
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稳健加权总体最小二乘方法 总被引:1,自引:1,他引:0
加权总体最小二乘没有考虑观测数据中可能存在的粗差,本文基于IGG权函数,采用选权迭代法求解加权总体最小二乘。结合模拟数据和真实数据,系统地比较了加权总体最小二乘方法、基于Huber权函数的稳健加权总体最小二乘方法和基于IGG权函数的稳健加权总体最小二乘方法的系数估计和误差估计,通过对比分析表明,两种稳健加权总体最小二乘方法的参数估计结果比加权总体最小二乘方法更加可靠,且以基于IGG权函数的稳健加权总体最小二乘方法为最优。 相似文献
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薄怀志 《测绘与空间地理信息》2018,(5):206-208
详细地介绍了基于最小二乘法、特征值法及总体最小二乘法的点云数据平面拟合方法。通过Matlab编制其算法程序,对模拟的等精度与不等精度点云仿真数据进行计算,结合算例对比分析了3种方法的点云平面拟合效果。拟合结果表明:3种方法在等精度点云平面拟合中的效果较好,在不等精度点云平面拟合中的效果较差,且特征值法与总体最小二乘法的点云平面拟合精度远高于最小二乘法。 相似文献
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针对地面LiDAR点云配准中不同坐标系点云数据存在对应的平面特征不同的问题,文章提出了一种基于总体最小二乘的地面LiDAR点云数据配准算法:通过对分割后的点云数据平面拟合,得到相应法向量;根据不同坐标系中LiDAR点云数据对应的平面法向量,利用反对称矩阵和罗德里格矩阵的性质,用3个独立参数代替3个旋转参数,采用总体最小二乘法建立旋转矩阵解算模型;采用总体最小二乘法确定平移参数的计算公式;最后根据转换后特征点云与对应平面点云的重复情况,给出了配准模型的精度公式。实验结果表明该方法精度较高,可以取得较好的点云配准效果,适合于含有大量重复平面特征的点云数据的配准。 相似文献
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针对三维激光扫描中点云不等精度且易受粗差影响的问题,提出了一种基于入射角定权的抗差加权总体最小二乘的拟合方法。该方法在采用入射角定权的基础上,进行基于标准化残差和中位数的抗差加权整体最小二乘估计,获得待定参数估值,并通过Gauss-Newton迭代算法,推导了模型的迭代计算方法。以平面拟合和球面拟合为例,分别通过仿真数据和实测数据对算法进行验证,结果表明,对于含有粗差的点云,新方法可以获得更为理想的参数估值,其性能优于抗差整体最小二乘和加权整体最小二乘,可以更好地进行三维激光扫描的点云拟合。 相似文献
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