RANSAC是“RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中,通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果;为了提高概率必须提高迭代次数。该算法最早由Fischler和Bolles ...
原文链接 RANSAC简介 RANSAC是 RANdom SAmple Consensus 的缩写,中文翻译叫随机采样一致。它可以从一组观测数据中,找出符合某些数学模型的样本集,并且估计出这个数学模型的参数。举个例子,如下图所示,这些点是观测数据,给定的数学模型是圆形和直线,我们想从这些观测数据中找出圆形和直线,并且估计出它们的几何参数。 RANSAC算法 下面介绍一下RANSAC算法: 输入:观 ...
2019-10-22 08:12 0 455 推荐指数:
RANSAC是“RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中,通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果;为了提高概率必须提高迭代次数。该算法最早由Fischler和Bolles ...
在开始正式的介绍之前,先做一个简单的定义,以免产生歧义: 1、本文中的“数据点”是指: 1)对于直线拟合、平面拟合等问题,即为相应的二维/三维坐标点; 2)对于从匹配点中估计基本矩阵、单应矩阵等问题,即为一对匹配点坐标级联组成的向量。 一、RANSAC之前 RANSAC ...
1. 经典RANSAC 由Fischer和Bolles在1981年的文章[1]中首先提出,简要的说经典RANSAC的目标是不断尝试不同的目标空间参数,使得目标函数 C 最大化的过程。这个过程是随机(Random)、数据驱动(data-driven)的过程。通过反复的随机选择数据集 ...
原帖地址:http://grunt1223.iteye.com/blog/961063 另参考: http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html 给定两个点p1与p2的坐标,确定 ...
一、全景拼接的原理 1.RANSAC算法介绍 RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers,可以被模型描述的数据),也包含异常数据(outliers,偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据),即数据集中含有噪声。这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误 ...
Ransac: Random Sample Consensus, 随机抽样一致性。RANSAC算法在1981年由Fischler和Bolles首次提出。 Ransac是一种通过使用观测到的数据点来估计数学模型参数的迭代方法。其中数据点包括内点(inlier),外点(outlier ...
基于RANSAC的图像全景拼接 RANSAC算法 RANSAC是一种迭代算法,用来从观测数据中估算出数学模型的参数,此基础上便可以分离内群与离群数据。简单来说就是一般来讲观测的数据里经常会出现很多噪音,比如说像SIFT匹配有时就会因为不同地方有类似的图案导致匹配错误。而RANSAC就是通过反复 ...
最小二乘法只适合与误差较小的情况。试想一下这种情况,假使需要从一个噪音较大的数据集中提取模型(比方说只有20%的数据时符合模型的)时,最小二乘法就显得力不从心了。 算法简介 随机抽样一致算法(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)。它是一种迭代的方法,用来 ...