1、圖像對(duì)齊的步驟

已知圖像A和B，圖像對(duì)齊的步驟：

• 提取圖像A和B的特征
• 匹配圖像A和B中的特征
• 求解圖像A和B的對(duì)齊矩陣

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2??使用最小二乘求解對(duì)齊矩陣的問題

使用最小二乘求解對(duì)齊矩陣容易受到outliers的影響, 誤差會(huì)很大。

?

3 RANSAC（random sample consensus）算法

3.1 思想

假設(shè)一條線，計(jì)算非常接近這條線的局內(nèi)點(diǎn)（inliers）的個(gè)數(shù)，在所有可能的假設(shè)線中，選擇inliers最多的那條線。

?

3.2?RANSAC（random sample consensus）算法步驟

• 隨機(jī)選取 s 個(gè)樣本點(diǎn)
• 根據(jù)這些樣本點(diǎn)訓(xùn)練出一個(gè)模型
• 對(duì)這個(gè)模型的 局內(nèi)點(diǎn)計(jì)數(shù)
• 以上步驟重復(fù) N 次
• 選擇局內(nèi)點(diǎn)最多的那個(gè)模型

3.3 一些問題

• 如何選擇樣本點(diǎn)的個(gè)數(shù)？

——訓(xùn)練樣本所需的最小樣本數(shù)

• 假設(shè)局內(nèi)點(diǎn)的概率為w(未知)，模型選擇s個(gè)點(diǎn)，運(yùn)行N次，算法產(chǎn)生有用結(jié)果的概率為p, 求w

——選擇 s 個(gè)點(diǎn)，均為局內(nèi)點(diǎn)的概率：

——至少有一個(gè)點(diǎn)為局外點(diǎn)的概率：，即產(chǎn)生了一個(gè)不好的模型

——重復(fù)運(yùn)行 N 次，都為不好的模型的概率：，即沒有產(chǎn)生有用結(jié)果的概率

——建立等式：, 可以求解w。

3.4 RANSAC 算法的優(yōu)缺點(diǎn)

3.4.1 優(yōu)點(diǎn)

• 簡單
• 應(yīng)用范圍廣
• 實(shí)用

3.4.2 缺點(diǎn)

• 參數(shù)需要微調(diào)
• 需要很多次的迭代
• 如果局內(nèi)點(diǎn)的比例太低，會(huì)運(yùn)行失敗

總結(jié)

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