激光与红外

作者：张润梅

单位：安徽建筑大学,安徽 合肥 230601；

关键词：三维点云数据;随机采样一致性;点云分割;先验信息

基金：安徽省自然科学基金项目(No.2008085MF218)；安徽省高校学科拔尖人才学术资助项目(No.gxbjZD26)；安徽省教育厅自然科学项目(No.KJ2019JD12)；安徽建筑大学校引进人才科研启动项目(No.2019QDZ38)资助。

针对点云数据在进行模型分割中存在高比例外点数据的问题,文章提出一种先验信息采样一致性的三维点云柱面分割方法。该方法首先根据三维点云数据的先验信息计算每个数据点的初始内点概率,选择概率最高的两个样本点作为初始样本子集拟合出初始模型；然后利用几何约束对模型进行预检验,并利用界限损失函数对预检验通过的模型进行模型质量判断,更新最优模型；最后通过贝叶斯定理来更新样本点的内点概率,进行下一次迭代,不断地优化内点集,得出最优模型。实验结果表明本方法相比于传统方法在时间效率上有很大提升。

来源：2023年第2期

《激光与红外》期刊编辑部

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