基于RANSAC算法的稳健点云平面拟合方法

• 作者: 吴良才 杨军建
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 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
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 73-75,79
• 页数: 4页
• 分类号: P209
• 字数: 2182字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴良才	东华理工大学测绘工程学院	42	296	9.0	15.0
2	杨军建	东华理工大学测绘工程学院	1	16	1.0	1.0