目錄
1 直線的 ransac 估計
2 ransac 的思想
3 ransac一般性描述
3.1 抽樣次數
3.2 距離閾值
3.3 終止閾值
3.4 最終估計
4 使用ransac，自動估計基本矩陣f
在幾何上，魯棒估計一條直線可描述為：給定一組二維測量資料點，尋找一條直線使得測量點到該直線的幾何距離的平方和達到最小，即該直線最小化測量點到直線的幾何距離平方和，並且使得內點偏離該直線的距離小於 t 個單位。因此，這個問題有兩個要求：
其中，閾值 t 是根據測量雜訊而設定的。
比較簡單，主要有以下幾步：
如果隨機選擇的兩點中存在外點，則這兩點所確定的直線一般不會有大的一致集，所以根據一致集的大小對所估計的直線進行評價有利於獲取得更好的擬合直線，如圖 17.1.1 所示。正如 fischler和 bolles 所指出： ransac 與通常的資料最佳擬合技術相反，不是用盡可能多的資料點去獲得模型的估計，而是用盡可能少的可行資料並盡量地擴大一致性資料集。
ransac 方法可以從有誤匹配的點對應集中估計基本矩陣，這使得從兩幅影象自動估計基本矩陣成為可能。基本矩陣自動估計的步驟如下：
3．由最大一致集(即正確匹配對)重新估計基本矩陣。
為了自動估計基本矩陣，首先需要從兩幅影象自動建立乙個「點對應集」，可以容忍這個點對應集包含有大量的誤匹配，因為在 ransac 估計方法中，理論上只要存在 8 個「好」的點對應就可以估計出基本矩陣。
參考：
計算機視覺基本原理 RANSAC
基本矩陣求解方法主要有 直接線性變換法 基於ransac的魯棒方法。先簡單介紹一下直接線性變換法 注 三個紅線標註的三個等式等價。在上述分析過程中，如果n 8時，最小二乘法求解是否是最優估計呢？接下來，我們重點 一下這個問題。穩健 robust 對資料雜訊的敏感性。對於上述取樣，如果出現外點 距離正...
計算機視覺演算法
講了乙個最小二乘法問題 存在四個不在一條直線上點，擬合一條直線，使這條直線能夠 誤差最小的穿過這四個點 雖然還不知道具體怎麼解。引申到矩陣的最小二乘法 有三個矩陣a，b，c，a為4 2,c為4 1，a b c.求b矩陣 求b，a矩陣是乙個非奇異矩陣，不可逆，所以讓a轉置左乘a構成滿秩矩陣c，可得b等...
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