基于加权总体最小二乘法的点云平面拟合

苍桂华; 岳建平

doi:10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2014.03.005

高级检索

ISSN 1001-3806CN 51-1125/TN 网站地图

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于加权总体最小二乘法的点云平面拟合

苍桂华 , 岳建平

文章导航 > 激光技术 > 2014 > 38(3): 307-310

引用本文:

Citation:

基于加权总体最小二乘法的点云平面拟合

苍桂华^1,2,
岳建平^2, ,

1.
南京工业大学测绘学院, 南京 210009;
2.
河海大学地球科学与工程学院, 南京 210098

作者简介: 苍桂华（1971-），女，博士研究生，现主要从事地面3维激光扫描数据处理的研究。.

通讯作者: 岳建平, ghuac@163.com

基金项目:
国家自然科学基金资助项目（41174002）;江苏省测绘科研资助项目（JSCHKY201303）
中图分类号: P207

Plane fitting of point clouds based on weighted total least square

CANG Guihua^1,2,
YUE Jianping^2, ,

1.
Department of Geomatics Engineering, Nanjing University of Technology, Nanjing 210009, China;
2.
School of Earth Sciences and Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China

Corresponding author: YUE Jianping, ghuac@163.com

CLC number: P207

摘要: 为了提高点云数据平面拟合精度，提出强度加权总体最小二乘法。该方法是在传统加权总体最小二乘法基础上，利用点云数据中各点强度信息确定其平面拟合权重，通过均质性不同的3种平面样本数据对该方法的适用性进行了研究。结果表明，与最小二乘法和总体最小二乘方法相比，该方法对于均质性较好的点云数据有效，可以得到更高精度的参量解；而对于均质性较差的点云数据，该方法效果不理想，总体最小二乘法是最有效方法。
- 激光技术 /
- 点云数据 /
- 平面拟合 /
- 加权总体最小二乘 /
- 强度
Abstract: In order to improve the plane fitting precision of point cloud data, the intensity weighted total least square method was proposed. The method, based on the ordinary weighted total least square method, determined the weight value of plant fitting using the intensity information of each point in point cloud data. The application of the method was analyzed with three different homogenous data. Experimental results show that the method is effective for plane fitting of point clouds with good homogeneity, and more accurate solution can be obtained compared with total least squares method and least squares method. As for plane fitting of inhomogeneous point clouds, the total least squares method is superior to the proposed method.
- laser technique /
- point clouds data /
- plane fitting /
- weighted total least square /
- intensity

[1]	YU H X, WU K, AO J F, et al. Extraction of building's feature lines based on 3-D laser scanning technology[J]. Laser Technology,2012,36(4):553-556(in Chinese).
[2]	QIU W N, TAO B Z, YAO Y B, et al. The theory and method of surveying data processing[M]. Wuhan: Wuhan University Press, 2008:161-175(in Chinese).
[3]	GOLUB G H, van LOAN C F. An analysis of the total least squares problem [J].SIAM Journal on Numerical Analysis, 1980, 17(6): 883-893.
[4]	van HUFFEL S, VANDEWALLE J. The total least squares problem: computational aspects and analysis [M]. Philadelphia,USA:Society for Industrial and Applied Mathematics, 1991:263-283.
[5]	ZHOU Y J, DENG C H. Weighted and unweighted total least square methods and applications to heteroscedastic 3-D coordinate transformation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(8):976-979(in Chinese).
[6]	MARKOVSKY I, RASTELLO M, PREMOLI A,et al. The element-wise weighted total least-squares problem [J]. Computational Statistics and Data Analysis, 2006, 50(1):181-209.
[7]	SCHAFFRIN B, WIESER A. On weighted total least-square adjustment for linear regression [J]. Journal of Geodesy,2008,82(7): 415-421.
[8]	ZHANG Y. Research on point cloud processing of terrestrial laser scanning [D].Wuhan:Wuhan University, 2008: 43-47 (in Chinese).
[9]	CHEN W X, CHEN Y, YUAN Q, et al. Application of weighted total least squares to target fitting of three-dimensional laser scanning [J]. Journal of Geodesy and Geodynamics, 2010, 30(5):90-96(in Chinese).
[10]	YUAN Q,LOU L Z,CHEN W X. Appling weight total least-squares to the plane point cloud fitting of terrestrial laser scanning[J].Bulletin of Surveying and Mapping,2011(3):1-3(in Chinese).
[11]	WANG J X, JI K M.Industrial surveying fitting [M]. Beijing: Surveying and Mapping Press,2007: 43-45(in Chinese).

[1]	欧江霞 , 刘伟诚 . 基于IGGⅢ方案的加权总体最小二乘点云球面拟合. 激光技术, 2017, 41(5): 749-753. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2017.05.026
[2]	吴侃 , 敖建锋 , 方茜 . 地面3维激光扫描技术建筑物特征线提取. 激光技术, 2012, 36(4): 553-556. doi: 10.3969/j.issn.1001-806.2012.04.030
[3]	未永飞 , 杜正春 , 姚振强 . 中值滤波在激光雷达点云数据预处理中的应用. 激光技术, 2009, 33(2): 213-216.
[4]	未永飞 , 杜正春 , 姚振强 . 激光雷达扫描数据的快速三角剖分及局部优化. 激光技术, 2009, 33(6): 642-644,647. doi: 10.3969/j.issn.1001-3806.2009.06.023
[5]	欧江霞 , 邓雄文 , 蔡茂欣 , 邱敏 . 一种基于LS-WTLS的稳健平面拟合方法. 激光技术, 2020, 44(6): 784-788. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2020.06.024
[6]	柳赟 , 孙淑艳 . 基于主成分分析与曲面拟合的激光点云滤波去噪. 激光技术, 2020, 44(4): 497-502. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2020.04.017
[7]	黄贻蔚 , 高向东 , 李来明 , 马波 , 张艳喜 . 激光焊OCT熔深测量去噪及数据拟合方法研究. 激光技术, 2024, 48(4): 590-596. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2024.04.019
[8]	李婕 , 李青清 , 李礼 , 刘钊 , 沈阳 , 涂静敏 . 基于深度学习的机载点云屋顶平面提取算法. 激光技术, 2024, 48(5): 628-636. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2024.05.003
[9]	刘兆亮 , 杜龙龙 , 王荣扬 , 赵文超 . 基于激光点云技术的机床夹具设计与改进. 激光技术, 2024, 48(4): 597-602. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2024.04.020
[10]	吴超 , 袁永博 , 张明媛 . 基于反射强度和K-means聚类的平面标靶定位研究. 激光技术, 2015, 39(3): 341-343. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2015.03.013
[11]	韩万鹏 , 蒙文 , 李云霞 , 李大为 . 双振镜扫描的最小二乘与网格法混合校正模型. 激光技术, 2012, 36(2): 179-182,187. doi: 10.3969/j.issn.1001-3806.2012.02.008
[12]	史洪云 , 虢韬 , 王迪 , 王时春 , 赵健 , 刘欣 , 龙新 . 基于激光点云的电力线悬挂点定位方法. 激光技术, 2020, 44(3): 364-370. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2020.03.017
[13]	徐梁刚 , 虢韬 , 吴绍华 , 王坤辉 , 赵健 , 杨龙 , 王迪 . 基于点云数据特征的电力线快速提取和重建. 激光技术, 2020, 44(2): 244-249. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2020.02.019
[14]	张国祥 , 姚东伟 . 激光淬火基体对镀铬层界面剪切强度的影响. 激光技术, 2012, 36(4): 527-531. doi: 10.3969/j.issn.1001-806.2012.04.023
[15]	沈俊 , 尚建华 , 贺岩 . 全波形机载激光雷达数据处理技术的研究进展. 激光技术, 2018, 42(3): 295-299. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2018.03.002
[16]	唐海国 , 高明 , 曾晓雁 . 镁合金厚板激光焊缝组织及抗拉强度研究. 激光技术, 2011, 35(2): 152-155. doi: 10.3969/j.issn.1001-3806.2011.02.003
[17]	鲍鸿 , 曾海涛 , 白玉磊 , 胡忠 , 向志聪 , 周延周 , 申作春 . 基于概率密度最小二乘拟合的叶片后缘轮廓. 激光技术, 2016, 40(4): 555-559. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2016.04.021
[18]	徐梁刚 , 时磊 , 陈凤翔 , 王时春 , 龙新 , 王迪 . 基于激光点云的输电线路杆塔倾斜检测算法. 激光技术, 2022, 46(3): 390-396. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2022.03.015
[19]	林承达 , 谢良毅 , 韩晶 , 胡方正 . 基于激光点云的农田玉米种植株数数目识别. 激光技术, 2022, 46(2): 220-225. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2022.02.012
[20]	曾旭 , 陈伯建 , 潘磊 , 李诚龙 , 江波 . 基于机载激光点云的电网绝缘子识别方法. 激光技术, 2023, 47(1): 80-86. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2023.01.012

点击查看大图

计量

文章访问数: 3971
HTML全文浏览量: 940
PDF下载量: 527
被引次数: 0

基于加权总体最小二乘法的点云平面拟合

苍桂华^1,2
岳建平^2, ,

通讯作者: 岳建平, ghuac@163.com

作者简介: 苍桂华（1971-），女，博士研究生，现主要从事地面3维激光扫描数据处理的研究。

1. 南京工业大学测绘学院, 南京 210009;
2. 河海大学地球科学与工程学院, 南京 210098

收稿日期: 2013-07-19
录用日期: 2013-09-03
网络出版日期: 2014-05-25

基金项目: 国家自然科学基金资助项目（41174002）;江苏省测绘科研资助项目（JSCHKY201303）

关键词:

摘要: 为了提高点云数据平面拟合精度，提出强度加权总体最小二乘法。该方法是在传统加权总体最小二乘法基础上，利用点云数据中各点强度信息确定其平面拟合权重，通过均质性不同的3种平面样本数据对该方法的适用性进行了研究。结果表明，与最小二乘法和总体最小二乘方法相比，该方法对于均质性较好的点云数据有效，可以得到更高精度的参量解；而对于均质性较差的点云数据，该方法效果不理想，总体最小二乘法是最有效方法。