【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】04 fitting 拟合

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】04 fitting 拟合

1 拟合的任务

如何从边缘找出真正的线?

存在问题

①噪声

②外点、离群点

③缺失数据

2 最小二乘

存在的问题

3 全最小二乘

度量的是点到直线的距离而不是点在y方向到直线的距离

提示:点到直线的距离公式

归一化后保留分子

4 极大似然估计


5 鲁棒的最小二乘

不直接用点到直线的距离

σ \sigma σ来控制点到直线距离的影响,太远的点就是噪声点,就不考虑了。r=10的时候,也认为偏离是1,相当于抑制了噪声点

6 RANSAC

对于外点比较多的情况比较合适。

随机采样一致性算法

①选择一个最小的集合:2个点(2点确定一条直线)

②用这个最小的集合拟合一条直线

③剩下的点给这个直线投票,就是看剩下的点到直线的距离之和

④重复上3个步骤

例子:

随机选两个点,确定一条直线



计算剩下的点到直线的距离

重复上述步骤




7 RANSAC算法参数的选择

8 RANSAC的参数


外点率e越高,需要迭代的次数N就越多

9 自适应方法

真实情况下很多时候不知道外点率e

10 RANSAC的应用实例

指纹对应

仿射矩阵有6个参数,需要3对点

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