《表2 霍夫法向计算参数：无人机倾斜摄影测量在边坡岩体结构面调查中的应用》

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《无人机倾斜摄影测量在边坡岩体结构面调查中的应用》

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点云模型由空间中离散的点组成，为使边坡岩体结构面几何特征更具真实性，需通过法向构建可视化的三维岩体结构模型，并从非结构化的点云中提取出精细的边坡三维岩体结构面信息。而霍夫法向算法可以快速计算复杂环境的点云模型法向量，并且对具有噪声和异常值的点云模型鲁棒性较强[18]。进一步地，将代表法线方向的离散化的霍夫空间投影到适合的深度学习框架上，可实现对尖锐边缘点法向的准确计算，并且同时能够处理计算数以百万的点云量[19]。凭借快速和精准的特性，该算法非常适合三维岩体结构模型的法向计算。因此，本文借助开源软件Cloud Compare中的霍夫法向算法来完成点云模型的法向量计算。该模型满足此次特殊地形近直立边坡法向量计算的要求，具体输入参数见表2。在霍夫法向算法中，计算的起始点是随机的，通过法向量计算后，每一个点在三维空间中都具有法向量值。如图6中所示，指向坡外的法向为白色，指向坡内的法向为黑色。