《表4 广州数据测区不同算法平均用时对比》

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《一种地形自适应的机载LiDAR点云正则化TPS滤波方法》

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注：由于ISPRS点云点数较少，因此算法耗时统计仅使用广州测区数据。

在算法效率方面，本文算法主要基于局部近邻参考点完成插值，因此尽管求解插值表达式系数时需要解算方程组，但总体复杂度仍较低。表4为基于广州数据测区的算法耗时结果统计。可以看出，本文的地形自适应滤波方法在测试环境下每500万点滤波平均耗时为3.569 s，明显低于PTD和传统TPS方法，与SGF和CSF相当。算法主要用时在于解算TPS方程组，如果进一步通过矩阵分解等方式优化插值方程组解算过程，则本文算法运行效率仍有较大提升空间。