一种改进的校园点云配准算法及其在三维建模中的应用OA

无人机倾斜摄影校园实景三维重建的核心是海量多视角影像下的高精准点云配准,而传统随机采样一致性(RANSAC)算法在处理校园场景中重复纹理和动态干扰时,存在采样效率低、误匹配剔除不彻底等问题。本文针对这一现状,提出一种改进的校园点云配准算法。该算法通过构建特征可靠性评估模型,为不同特征点对分配采样权重,提高有效采样概率。同时引入双阈值判断机制,结合距离误差与法向量夹角误差,优化内点筛选标准。实验结果表明,本文算法在校园场景下的配准精度提升12%以上,配准成功率提高至92%,单组数据配准时间缩短20%~30%,可高效构建厘米级精度校园三维模型,为校园数字化管理提供可靠数据支撑。