本文關鍵詞：變差函數(shù)權值估算的移動最小二乘匹配點云粗差剔除

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【摘要】：現(xiàn)有密集匹配點云數(shù)據(jù)已實現(xiàn)了地表3維信息的精細化表達,然而由于誤匹配,此類點云往往包含一定數(shù)量粗差點并影響后續(xù)應用的處理效果。針對此類數(shù)據(jù)中誤匹配所產(chǎn)生粗差點的剔除問題,將變差甬數(shù)引入移動最小二乘(MLS)粗差剔除算法。變差函數(shù)對MLS擬合區(qū)域內(nèi)點對間的相關性進行估算,以此為依據(jù)設置權值對最小二乘的結(jié)果進行優(yōu)化;然后利用MLS局部、分區(qū)域地對點云進行曲面擬合;最終根據(jù)擬合結(jié)果剔除粗差。利用A3數(shù)字測圖系統(tǒng)生成的城區(qū)、山區(qū)密集點云數(shù)據(jù)進行實驗,并將處理結(jié)果、等權MLS處理結(jié)果與人工剔除結(jié)果進行對比。實驗結(jié)果表明該算法可有效對點云中的粗差進行剔除,相較于等權MLS粗差剔除算法,陔算法在城區(qū)、山區(qū)的誤判率分別降低了5.16%和1.31%。
【作者單位】： 武漢大學遙感信息工程學院;地球空間信息技術協(xié)同創(chuàng)新中心;湖北大學資源環(huán)境學院;
【關鍵詞】： 匹配點云 粗差剔除 移動最小二乘 權重 變差函數(shù)
【基金】：國家自然科學基金(編號:61378078)~~
【分類號】：P23
【正文快照】： 1弓I言 隨著航空航天攝影測量以及相^匹配技術的發(fā)展,通過立體像對獲取密集點云成為一種可能。為將此類點云與機載激光雷達(LiDAR)點云數(shù)據(jù)進行區(qū)分,這里將其稱為匹配點云。相較于LiDAR點云數(shù)據(jù),匹配點云數(shù)據(jù)同樣可以精細地表達3維空間信息,因而將這種點云的應用從4D產(chǎn)品生產(chǎn)

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本文編號：982143