【摘 要】
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为了削弱邻域尺寸选择对基于主成分分析(PCA)的点云法向量估计精度的影响,自适应处理尖锐特征点云,该文提出了自适应邻域的PCA点云法向量估计方法,利用点云局部邻域协方差矩
【机 构】
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武汉理工大学土木工程与建筑学院; 东华理工大学江西省数字国土重点实验室; 武汉大学测绘学院; 华东交通大学土木建筑学院;
【基金项目】
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东华理工大学江西省数字国土重点实验室开放研究基金资助项目(DLLJ201801);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2018IVA075);国家自然科学基金项目(41674005);中国博士后科学基金项目(2018M632909)
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为了削弱邻域尺寸选择对基于主成分分析(PCA)的点云法向量估计精度的影响,自适应处理尖锐特征点云,该文提出了自适应邻域的PCA点云法向量估计方法,利用点云局部邻域协方差矩阵,构建了局部邻域维度特征信息熵函数,根据熵函数最小准则,实现了点云自适应最优邻域的估计,在此基础上进行PCA法向量估计。分别对模拟点云和实测点云进行了法向量估计实验。实验结果表明,该文方法能够显著提高包含尖锐特征的点云法向量估计精度。
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