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附加主方向判定的PCA点云数据初始配准算法 被引量:4
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作者 王来强 包静 《测绘地理信息》 CSCD 2021年第6期59-62,66,共5页
针对标准主成分分析(principal component analysis,PCA)算法配准未顾及不同点云数据集的主方向一致性造成的配准失真问题,基于空间向量理论提出一种附加主方向判定和调整的改进主成分分析点云数据初始配准算法,给出了该算法原理,在标准... 针对标准主成分分析(principal component analysis,PCA)算法配准未顾及不同点云数据集的主方向一致性造成的配准失真问题,基于空间向量理论提出一种附加主方向判定和调整的改进主成分分析点云数据初始配准算法,给出了该算法原理,在标准PCA算法基础上附加了主方向一致性判定条件,对不同点云数据集的方向采用向量积进行判定和调整,以保证点云初始配准的正确性。模拟实验结果表明:标准PCA配准算法未顾及不同点云数据的方向,致使配准结果出现错误,而附加主方向判定的PCA配准算法顾及了不同点云数据的方向而得到了正确的配准结果,可为后期点云数据的精确配准提供良好的初始位置。 展开更多
关键词 点云数据 主成分分析 主方向判定 初始配准
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