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基于改进RANSAC算法的屋顶激光点云面片分割方法
被引量：
32
1
作者
胡伟
卢小平
+1 位作者
李珵
贾智乐
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2012年第11期31-34,46,共5页
基于改进的随机抽样一致性算法(RANSAC)对建(构)筑物屋顶面片进行点云分割,通过改进种子点选取方式来提高面片分割的置信度,并将点到平面距离的标准差作为判断准则,以提高分割面片的准确性。同时,采用KD-Tree组织点云,根据空间平面的法...
基于改进的随机抽样一致性算法(RANSAC)对建(构)筑物屋顶面片进行点云分割,通过改进种子点选取方式来提高面片分割的置信度,并将点到平面距离的标准差作为判断准则,以提高分割面片的准确性。同时,采用KD-Tree组织点云,根据空间平面的法向量、连通性分析、点云的R半径密度对分割的面片进行优化处理,试验证明该方法能有效地对建筑物屋顶面片进行点云分割。
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关键词
RANSAC
激光点云
KD-TREE
屋顶面片分割
R半径密度
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职称材料
题名
基于改进RANSAC算法的屋顶激光点云面片分割方法
被引量：
32
1
作者
胡伟
卢小平
李珵
贾智乐
机构
河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2012年第11期31-34,46,共5页
基金
国家测绘科技项目(测科函[2011]16号)
文摘
基于改进的随机抽样一致性算法(RANSAC)对建(构)筑物屋顶面片进行点云分割,通过改进种子点选取方式来提高面片分割的置信度,并将点到平面距离的标准差作为判断准则,以提高分割面片的准确性。同时,采用KD-Tree组织点云,根据空间平面的法向量、连通性分析、点云的R半径密度对分割的面片进行优化处理,试验证明该方法能有效地对建筑物屋顶面片进行点云分割。
关键词
RANSAC
激光点云
KD-TREE
屋顶面片分割
R半径密度
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进RANSAC算法的屋顶激光点云面片分割方法
胡伟
卢小平
李珵
贾智乐
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2012
32
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