基于PCA算法的机载LiDAR点云平面分割算法研究

叶玲洁; 颜远青

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基于PCA算法的机载LiDAR点云平面分割算法研究

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屋顶面提取是建筑物三维重建的关键部分,目前常用的屋顶面分割算法均有一定的局限性,如计算量大,效率低下等.本文结合PCA算法和区域增长算法,利用PCA计算点云法向量,可有效降低噪声对点云法向量的影响,改善区域增长的结果,同时也有效提高平面拟合时的效率.本文方法结果优于RANSAC算法和传统的区域增长算法.

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来源
《城市勘测》 |2018年第1期|41-4451|共5页
作者
叶玲洁; 颜远青;
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作者单位

广州市城市规划勘测设计研究院;

广东广州 510060;

珠海大横琴科技发展有限公司;

广东珠海 519000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类扫描电子系统的应用;
关键词
激光点云; 平面分割; 主成分分析; 区域增长; 随机抽样一致性;

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