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融合法向信息和尺度自适应的稳健点云平面拟合方法
A Robust Point Cloud Plane Fitting Method Combining Normal Information and Adaptive Scale作者机构：江西理工大学土木与测绘工程学院江西省赣州市341000 中国地震局地震研究所武汉市430071 中国地震局地震大地测量重点实验室武汉市430071 湖北省地震局武汉市430071
出 版 物：《大地测量与地球动力学》 (Journal of Geodesy and Geodynamics)
年 卷 期：2025年第45卷第2期
页 面：116-119页
核心收录：
学科分类：070801[理学-固体地球物理学] 07[理学] 08[工学] 0708[理学-地球物理学] 0816[工学-测绘科学与技术]
主 题：加权特征值法 法向信息 尺度自适应 稳健点云平面拟合
摘 要：为解决现有稳健拟合算法在高污染率点云数据中容易失效的问题,在基于特征值分解的平面拟合方法中引入权阵,根据点云的法向量确定权重初值,初步降低粗差的影响。然后使用尺度自适应方法增强算法的稳健性,其尺度因子随迭代次数的增加逐步减小,可有效解决传统M估计崩溃率低的问题。实验结果表明,本文算法的崩溃率高于已有的稳健点云拟合方法,能够在粗差比例高的点云数据中准确估计平面参数。
