| 基于RANSAC算法的稳健点云平面拟合方法 |
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| 引用本文： | 杨军建,吴良才. 基于RANSAC算法的稳健点云平面拟合方法[J]. 北京测绘, 2016, 0(2). DOI: 10.3969/j.issn.1007-3000.2016.02.018 |
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| 作者姓名： | 杨军建 吴良才 |
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| 作者单位： | 东华理工大学测绘工程学院,江西南昌,330013;东华理工大学测绘工程学院,江西南昌,330013 |
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| 摘 要： | 针对点云平面拟合中存在粗差及异常值等问题,对结合特征值法的随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)平面拟合算法进行了改进。该方法以RANSAC算法为基础,结合特征值法,利用点到平面模型距离的标准偏差来自动选取阈值t,通过阈值t检测并剔除异常数据点,达到获得理想平面拟合参数的目的。用改进的算法和传统的特征值法分别对点云数据进行处理,结果表明,改进的算法适用于存在误差和异常值的点云数据拟合,能稳定地获得较好的平面参数估值,具有较强的鲁棒性。
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| 关 键 词： | 点云数据 随机抽样一致性(RANSAC) 特征值法 平面拟合 标准偏差 |
Robust Plane Fitting of Point Clouds Based on RANSAC |
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| YANG Jun-jian,WU Liang-cai. Robust Plane Fitting of Point Clouds Based on RANSAC[J]. Beijing Surveying and Mapping, 2016, 0(2). DOI: 10.3969/j.issn.1007-3000.2016.02.018 |
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| Authors: | YANG Jun-jian WU Liang-cai |
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