【摘 要】
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本研究针对扫描数据中存在的大量噪声点和冗余信息,提出一种去噪和抽稀的方法。首先对建筑物及其周围环境中的典型地物(如墙体、地面和树叶)扫描点进行主成分分析(princi
【机 构】
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武汉大学遥感信息工程学院 武汉430079
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本研究针对扫描数据中存在的大量噪声点和冗余信息,提出一种去噪和抽稀的方法。首先对建筑物及其周围环境中的典型地物(如墙体、地面和树叶)扫描点进行主成分分析(principal component analysis,PCA),使用邻域点集与其在较大的两个特征值对应的特征向量所张成的平面的投影点之间的距离进行滤波,最后,使用三维bit array结构对每站扫描数据进行抽稀。对武汉大学历史建筑理学楼室内外进行的扫描和实验结果显示5cm的采样间距依然能够反映建筑物的细节。
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