共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
《测绘科学技术学报》2018,(6)
针对工业测量和检测中常常遇到的小角度圆柱面局部范围点云数据的拟合问题,提出一种通过三点共线确定圆柱轴线方向的圆柱初值查找算法,可实现初值的自动查找。通过将初值查找算法得出的初值赋予拟合算法,可以得到包括圆柱面局部点云数据情形在内的多种情形下的圆柱面拟合结果。实验结果验证了该算法的可行性和正确性。 相似文献
2.
3.
针对激光扫描仪点云数据存在较多粗差点导致拟合圆柱不够精确的问题,该文在比较圆柱拟合方法不同特点的基础上,改善了初值任意选取的圆柱拟合方法和基于坐标转换的圆柱拟合方法,对相同的激光扫描仪点云数据进行圆柱拟合,设置相同的收敛条件,每次迭代收敛后,剔除大于3倍中误差的粗差点重新求解,直至没有较大粗差点,最终得到的圆柱参数基本一致。实验表明,改善后的初值任意选取的圆柱拟合方法和基于坐标转换的圆柱拟合方法能够有效剔除激光扫描仪点云数据中的粗差点,且能够满足一般工程的精度要求。 相似文献
4.
针对渐进三角网滤波算法（PTD）进行拓普康LiDAR点云数据处理过程中易将地物点误判为地面点的缺陷,本文提出两种改进方法。一种是采用局部坡度拟合法对PDT算法进行改进,将点云数据按高程值与拟合坡面法求解的拟合高程值的差由小到大进行排序,将为地面点可能性更大的点优先判定,从而获取更加精确的TIN;另一种是引入薄板样条曲线（TPS）插值法,对PTD算法进行改进,将PTD中候选点判断参数改为TPS法中的弯曲能量增长值,从而减少误判。结果表明,使用以上两种改进算法,综合考虑第1类误差和第2类误差影响,在大部分地形特征下比传统PTD算法表现更优,对低矮植被、桥、斜坡等特殊地物的滤波效果更佳。 相似文献
5.
为了提高平面拟合精度,本文采用总体最小二乘求解平面拟合参数。同时考虑到点云数据中含有的粗差点可能影响点云平面拟合的精度,提出了方差膨胀的稳健加权总体最小二乘。本文通过选取IGG权函数将点云数据分为3段,并引入中位数对IGG权函数进行改进,可以更准确地探测粗差。考虑到点云数据中x、y、z这3个方向的误差并不是等精度,计算了点位的协方差矩阵,使得x、y、z这3个方向的误差分配更加合理。通过实例表明,本文的方法不仅可以消除粗差点的影响,还能减弱可疑点的影响,得到更为准确的平面拟合参数,提高了平面拟合精度。 相似文献
6.
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。 相似文献
7.
首先通过改进圆柱拟合的误差方程进行去相关变换,降低参数之间的相关性;再使用再生权最小二乘法(self-born weighted least squares,SBWLS)稳健估计方法来计算观测值的再生权,达到抗差的效果;最终迭代收敛得到圆柱参数估计值.该方法可以任意选取参数初值,也不用进行剔除粗差的处理.通过与目前常用... 相似文献
8.
9.
陈森 《测绘与空间地理信息》2023,(11):157-159+162
针对传统的点云滤波算法存在阈值单一、地面点提取准确低的问题,本文提出了一种改进自适应阈值滤波算法。首先通过对点云数据进行二维投影并进行格网化处理;其次通过格网内最低点进行混合最小二乘曲面拟合;最后通过一级滤波阈值与自适应阈值实现非地面点滤波。为了对本文提出的自适应阈值滤波算法的有效性进行检验,分别使用城市中心道路与郊区道路点云数据进行算法实验。结果表明,本文提出滤波算法对城市中心道路点云滤波结果的一类误差、二类误差、总误差分别为4.6%、2.3%、3.7%;对郊区道路点云滤波结果的一类误差、二类误差、总误差分别为5.4%、7.1%、6.5%。相比于传统的移动窗口滤波算法,本文滤波算法无论是一类误差、二类误差还是总误差均更低,可准确区分出地面点与非地面点,表现出了更好的点云滤波性能。 相似文献
10.
为实现电力线走廊更加有效地巡检,本文设计了一套LiDAR点云数据中电力线自动提取与重建的方法。首先,利用改进的渐进形态学滤波剔除地面点,通过高差阈值与高程离散度分割,实现电力线点粗提取;然后,借助RANSAC直线检测,得到电力线直线模型,依靠密度检测,实现单根电力线点云精确聚类;此外,利用k-means算法完成分裂导线束间归类;最后,进行二次多项式限制的最小二乘拟合,生成电力线曲线模型。试验结果表明,使用该方法电力线点云提取的正确率达98%以上,非电力线点云误判率低至1%左右,电力线直线模型拟合误差在5 cm以下,曲线模型拟合误差在3 cm以下,完全满足实际工程需求。 相似文献
11.
针对点云数据含有异常值且传统拟合方法拟合结果不理想的情况,本文提出一种随机抽样与特征值法相结合的稳健点云平面拟合方法。首先利用随机抽样一致性算法按照设定阈值将异常值划分为局外点,不断迭代剔除局外点,保留含有局内点最多的点云数据,然后利用特征值法对该点云数据进行平面拟合。本文设计实验,针对含有不同异常值的点云数据,分别利用特征值法、最小二乘法与本文方法对包含异常值的点云数据进行平面拟合计算,结果表明,本文所提方法在点云数据含有50%异常值的情况下,仍可得到更可靠的平面参数估值,具有较强的稳健性。 相似文献
12.
13.
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
14.
传统曲面约束滤波算法中,利用最小二乘拟合地形曲面易受种子点粗差影响。针对这一问题,提出基于抗差趋势面的机载激光雷达点云数据滤波方法,首先构建格网索引组织数据,引入抗差趋势面拟合合理的区块地形,通过自适应阈值的设置实现不同区域的自动灵活处理,最终滤除孤立点完善滤波结果。使用ISPRS提供的测区数据进行实验,与传统曲面拟合方法进行对比,实验结果证明,该方法较传统移动曲面拟合法能够得到更加可靠的滤波结果,具备较高实用价值。 相似文献
15.
针对采用渐进式形态学滤波算法进行机载LiDAR点云滤波时存在的滤波效果不佳、地形特征保留不明显的问题,本文提出了一种改进不规则三角网的后处理滤波算法,构建组合式机载LiDAR点云滤波算法。该组合算法有效地结合了渐进式形态学滤波算法与改进TIN滤波算法的优势,首先采用渐进式形态学滤波算法对原始机载LiDAR点云数据进行处理,提取得到初始地面点;其次优化传统TIN滤波算法,以初始地面点及种子点构建TIN,通过连续迭代提取得到精细化地面点。为验证本文提出滤波算法的可靠性与优越性,选取宁波市某地2组机载LiDAR点云数据进行实验,结果表明,与较单一的渐进式形态学滤波算法、TIN滤波算法地面点提取结果相比较,本文改进滤波算法提取地面点的Ⅰ类误差、Ⅱ类误差及总误差均更低,且不受地形条件限制,具有较高的适应性,验证了本文提出改进滤波算法的可靠性与优越性。 相似文献
16.
针对机载LiDAR点云数据后处理中的现有粗差剔除方法存在需要大量人工干预或普适性差的缺点,该文在使用高程直方图剔除显著的高位、低位粗差的基础上,利用KD-树组织机载LiDAR点云数据,通过判断当前点与其k个最邻近点的平均距离远近来自适应地识别粗差点。实验结果表明:该算法具有参数较稳健、粗差剔除效果较好、效率较高的优势。 相似文献
17.
李成仁 《测绘与空间地理信息》2015,(12)
针对传统的点云内插DEM算法存在模型误差和点云粗差等问题,提出利用抗差最小二乘配置方法进行DEM内插。该方法可将内插模型误差当作最小二乘配置中的随机信号来处理,并采用基于抗差M估计的协方差函数拟合方法,对粗差数据进行剔除或降权处理,削弱其对协方差函数拟合精度的影响,从而提高DEM内插精度。最后采用三种实验方案对比分析,实验结果表明:抗差最小二乘配置插值方法具有更高的插值精度。 相似文献
18.
从数据量庞大且散乱的车载LiDAR点云中分割出建筑物立面数据是一项繁琐而艰巨的工作。本文提出一种结合机载LiDAR点云的车载LiDAR点云建筑物立面分割方法。该方法在空-地点云严格配准的基础上,从机载LiDAR点云中分割出每栋建筑物的顶部点云,提取建筑物顶部外轮廓线并进行规则矢量化处理,设置轮廓线缓冲区实现立面点云的粗分割;再采用基于稳健特征值的平面拟合法对单栋建筑物的每个立面进行去噪滤波,实现建筑物立面的精细分割。试验结果证明了该算法对城市场景中车载LiDAR点云处理的有效性。 相似文献
19.
现有密集匹配点云数据已实现了地表3维信息的精细化表达,然而由于误匹配,此类点云往往包含一定数量粗差点并影响后续应用的处理效果。针对此类数据中误匹配所产生粗差点的剔除问题,将变差甬数引入移动最小二乘(MLS)粗差剔除算法。变差函数对MLS拟合区域内点对间的相关性进行估算,以此为依据设置权值对最小二乘的结果进行优化;然后利用MLS局部、分区域地对点云进行曲面拟合;最终根据拟合结果剔除粗差。利用A3数字测图系统生成的城区、山区密集点云数据进行实验,并将处理结果、等权MLS处理结果与人工剔除结果进行对比。实验结果表明该算法可有效对点云中的粗差进行剔除,相较于等权MLS粗差剔除算法,陔算法在城区、山区的误判率分别降低了5.16%和1.31%。 相似文献