基于RANSAC和TLS的点云平面拟合

• 作者: 李希 熊风光 韩燮
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 点云数据 平面拟合 随机采样一致性 整体最小二乘法 异常值
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 123-126,143
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3150字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2017.01.023

摘要

针对点云平面拟合过程中出现的异常值及误差的问题,提出一种将随机采样一致(random sample consensus,RANSAC)算法与整体最小二乘法(total least squares,TLS)相结合的点云平面拟合方法.利用随机采样一致算法剔除异常值,利用整体最小二乘法对剩余有效点进行平面拟合,计算模型参数.实验结果表明,该方法与传统的特征值法、最小二乘法相比,能提高参数的估算精度,更适合对含有不同异常值及误差的点云数据进行拟合,是一种稳健的平面拟合方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩燮	中北大学计算机与控制工程学院	156	869	14.0	18.0
2	熊风光	中北大学计算机与控制工程学院	24	108	6.0	9.0
3	李希	中北大学计算机与控制工程学院	2	32	2.0	2.0