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基于多结构估计的建筑物激光雷达点云特征线提取算法被引量：9: 2015年; 建筑物激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云特征线对于多视角点云配准、建筑物对称性检测、建筑物三维重建等应用具有十分重要的意义.由于LiDAR点云具有数据量庞大的特点,传统的算法难以实现建筑物特征线的快速提取.针对这个问题,提出一种基于多结构鲁棒估计的建筑物特征线提取算法,该算法利用历史模型信息进行条件采样,并通过迭代搜索符合所有特征线性质的模型.根据建筑物LiDAR数据的实验结果表明,该方法与传统的RANSAC(random sample consensus)、MLESAC(maximum likelihood estimation sample consensus)等算法相比,避免了无效、重复的特征线采样过程,在相同时间内可获取更多的直线内点,从而有效提高了建筑物特征线的提取效率.; 江静蔡国榕陈水利李绍滋吴云东; 关键词：相似函数

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国家自然科学基金(61103052)