改进的鲁棒迭代最小二乘平面拟合算法-同济大学学报.pdfVIP

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2018-08-19 发布于天津
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改进的鲁棒迭代最小二乘平面拟合算法-同济大学学报.pdf

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改进的鲁棒迭代最小二乘平面拟合算法-同济大学学报

第卷第期同济大学学报自然科学版年月文章编号改进的鲁棒迭代最小二乘平面拟合算法王峰丘广新程效军广州市城市规划勘测设计研究院广东广州同济大学测量与国土信息工程系上海摘要针对迭代特征值最小二乘法不具备鲁棒性提出一种平面拟合算法是散乱点云的表面重建算法中最改进的统计分析方法用于含有大量异常点的点云的平面拟基本步骤多数表面重建算法建立在平面拟合的基合首先由移动最小二乘法拟合抽样点的近邻域平面采用础上文献利用局部平面拟合计算法向量文最小平方中位数法选择拟合模型将该模型作为初始模型调献拟合得到局部平面将点云投影到该平面用迭代特征值最小二乘法对点集拟合通过逐渐剔除异常然后采用二维剖分网格文献则采点不断精炼模型最终得到较精确的平面模型此算法克服用平面拟合提供参考域在此平面上建立局部笛卡了一般向后剔除方法的缺点具有了鲁棒性且不失原方法儿坐标系进一步拟合局部曲面文献更为详的精确性同时提高了迭代收敛速度细地阐述了研究散乱点云的平面拟合算法在其他方关键词平面拟合最小平方中位数法移动最小二乘法迭面的应用比如利用平面拟合的方法测试墙面的平代特征值最小二乘法整度中图分类号