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如果拟合权重与其实际点位精度情况不一致，会直接影响WTLS的效果。本文中的强度加权总体最小二乘法对于均质性较好的点云平面效果明显，拟合精度较高，而对于均质性较差的点云平面效果不佳，此时应采用TLS方法进行平面拟合。
基于RANSAC和TLS的点云平面拟合.李希韩燮熊风光.【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(randomsampleconsensus,RANSAC)算法与整体最小二乘法(totalleastsquares,TLS)相结合的点云平面拟合方法。.利用随机采样一致算法...
使用RANSAC算法在空间点云中拟合平面.最近在实现一篇论文时需要在3D空间点云中找出处在一个平面上的点，当共面的点超过30个时记为一个平面，尽量找出多个。.随机抽样一致性算法RANSAC(Randomsampleconsensus)是一种迭代的方法来从一系列包含有离异值的数据中...
【摘要】：平面点云的曲线拟合与匹配算法的研究是计算机图形学和计算机辅助几何设计中一个重要的研究课题,本文对现有的平面点云B样条拟合算法及平面曲线部分匹配算法进行研究和总结,并在此基础上提出自己的解决方案。在点云的B样条拟合部分,针对现有B样条拟合中采用的PDM、TDM和SDM等技术...
摘要针对传统平面拟合算法难以拟合包含异常值点云的问题，提出结合特征值法的随机抽样一致性（RANSAC）平面拟合算法。随机选取三个点云数据直接计算平面，选择阈值统计在此平面上的内点数量，多次重复求得包含最多内点的平面，并以这些内点以特征值法进行平面拟合得到所求平面方程。对...
0引言最近项目中用到了基于PCL开发的基于平面的点云和CAD模型的配准算法，点云平面提取采用的算法如下。1基于PCL的点云平面分割拟合算法2参数及其意义介绍（1）点云下采样1.参数：
3D点云论文相关论文资料总结论文及资料收集斯坦福学者首次提出直接处理三维点云的深度学习模型...地面建模和障碍物检测。该系统包含时间相关数据，由两个主要模块组成：（i）使用分段平面拟合算法和RANSAC方法的有效地面估计，以及（ii...
利用点云库PCL，使用VS2015完成的C++代码，测试文件（.obj）已经在本站上传资源，供大家交流，如有问题欢迎多提宝贵意见对于不平整表面，利用ransac平面拟合，然后将三维不平整表面近似为一个平面，并将表面上的点投影到该平面，并进行…
点云数据曲线曲面拟合的研究.王丽萍.【摘要】：曲线曲面的拟合问题在理论研究和实际应用中常常遇到。.模式识别和计算机视觉中,图形(图像)数据的模型拟合是一项基本的工作。.在工程、统计和计算机图形等方面也有着广泛的应用。.CAD和CAGD的许多问题都...
【摘要】：针对点云数据易受到噪声的扰动,导致拟合的平面不稳定的特点,将主成分分析法应用到点云平面拟合中。首先选取合适的邻域以拟合点云,剔除一些孤立点;再以主成分分析原理为基础,通过一定的准则去除粗差点,获取稳定准确的最佳平面方程。在实验中,分别利用最小二乘法、特征值法和主...
如果拟合权重与其实际点位精度情况不一致，会直接影响WTLS的效果。本文中的强度加权总体最小二乘法对于均质性较好的点云平面效果明显，拟合精度较高，而对于均质性较差的点云平面效果不佳，此时应采用TLS方法进行平面拟合。
基于RANSAC和TLS的点云平面拟合.李希韩燮熊风光.【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(randomsampleconsensus,RANSAC)算法与整体最小二乘法(totalleastsquares,TLS)相结合的点云平面拟合方法。.利用随机采样一致算法...
使用RANSAC算法在空间点云中拟合平面.最近在实现一篇论文时需要在3D空间点云中找出处在一个平面上的点，当共面的点超过30个时记为一个平面，尽量找出多个。.随机抽样一致性算法RANSAC(Randomsampleconsensus)是一种迭代的方法来从一系列包含有离异值的数据中...
【摘要】：平面点云的曲线拟合与匹配算法的研究是计算机图形学和计算机辅助几何设计中一个重要的研究课题,本文对现有的平面点云B样条拟合算法及平面曲线部分匹配算法进行研究和总结,并在此基础上提出自己的解决方案。在点云的B样条拟合部分,针对现有B样条拟合中采用的PDM、TDM和SDM等技术...
摘要针对传统平面拟合算法难以拟合包含异常值点云的问题，提出结合特征值法的随机抽样一致性（RANSAC）平面拟合算法。随机选取三个点云数据直接计算平面，选择阈值统计在此平面上的内点数量，多次重复求得包含最多内点的平面，并以这些内点以特征值法进行平面拟合得到所求平面方程。对...
0引言最近项目中用到了基于PCL开发的基于平面的点云和CAD模型的配准算法，点云平面提取采用的算法如下。1基于PCL的点云平面分割拟合算法2参数及其意义介绍（1）点云下采样1.参数：
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点云数据曲线曲面拟合的研究.王丽萍.【摘要】：曲线曲面的拟合问题在理论研究和实际应用中常常遇到。.模式识别和计算机视觉中,图形(图像)数据的模型拟合是一项基本的工作。.在工程、统计和计算机图形等方面也有着广泛的应用。.CAD和CAGD的许多问题都...
【摘要】：针对点云数据易受到噪声的扰动,导致拟合的平面不稳定的特点,将主成分分析法应用到点云平面拟合中。首先选取合适的邻域以拟合点云,剔除一些孤立点;再以主成分分析原理为基础,通过一定的准则去除粗差点,获取稳定准确的最佳平面方程。在实验中,分别利用最小二乘法、特征值法和主...
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