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(星の) xy 座標を含む 2 つのリストがあります。各星に等級 (明るさ) を付けることもできます。現在、各星にはランダムな位置のジグルがあり、各画像に余分なポイントや欠落しているポイントがいくつかある可能性があります. 私の質問は、「そのようなデータセットに最適な 2D ポイント マッチング アルゴリズムは何ですか?」です。単純な線形 (平行移動、回転、スケール) と非線形 (たとえば、座標の n 次多項式) の両方について推測します。ポイント マッチング分野の専門用語で言えば、ノイズとスプリアス ポイントを含む 2D ポイント マッチング プログラム間の銃撃戦で勝つアルゴリズムを探しています。ラベル付け情報が使用されているか (大きさ)、および/または変換が線形に制限されているかによって、異なる「勝者」が存在する可能性があります。

2D ポイント マッチング アルゴリズムには多くのクラスがあり、各クラスには多くのアルゴリズム (文字通りおそらく合計で数百) があることは承知していますが、もしあれば、どれが「最良」または「最も標準的」であると考えられるかはわかりません。コンピュータビジョンの分野の人々によって。悲しいことに、私が読みたいと思っている論文の記事の多くは、オンライン バージョンがなく、アブストラクトしか読むことができません。実装する特定のアルゴリズムを決定する前に、小麦と籾殻を区別するために数人の専門家から聞いてみるのが良いでしょう.

三角形を使用する動作中のマッチング プログラムがありますが、解決策の変換に明らかな歪みがあるものの、明確な理由がないため、頻繁に (約 5% の確率で) 失敗します。このプログラムは私が書いたものではなく、ほぼ 20 年前に書かれた論文からのものです。最も堅牢に機能する新しい実装を作成したいと考えています。私は、この分野でこれをもっともらしいものにするいくつかの進歩があったと想定しています (期待しています)。

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星のマッチングに興味がある場合は、Astrometry.net のブラインド アストロメトリー ソルバーとその論文をご覧ください。彼らは 4 点クワッドを使用して、Flickr の夜空の写真の星の構成を解決します。このインタビューをご覧ください。

于 2009-04-03T11:45:22.720 に答える
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これには、単一の「最適な」アルゴリズムはありません。さまざまな手法が多数あり、それぞれが特定のデータセットやデータの種類に対して他の手法よりもうまく機能します。

私がお勧めすることの 1 つは、 Insight Toolkitのチュートリアルからイメージ レジストレーションの概要を読むことです。 ITK は多くの種類の画像登録をサポートしており (これはあなたが試みているように聞こえます)、多くの場合非常に堅牢です。彼らのユーザーのほとんどは医療分野にいるので、多くの医療専門用語を読む必要がありますが、アルゴリズムとコードはあらゆるタイプの画像 (1、2、3、および n 次元の画像を含む、さまざまな画像) で機能します。タイプなど）。

于 2009-04-02T23:59:24.587 に答える
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うまくいくかどうかはわかりませんが、試してみる価値はあります。

各星について、他のすべての星の円時間光線フーリエ変換（その周りを中心とする）を実行します（注：これは、線の時間線である標準のフーリエ変換ではありません）。円×光線の位相空間は整数×線ですが、精度は有限であるため、行列を取得するだけです。行列の次元は精度に依存します。次に、行列を互いにペアリングしてみます（たとえば、L_2ノルムを使用）

于 2009-04-07T12:29:01.083 に答える
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最初に N 個の最も明るい星のみにアルゴリズムを適用することを検討してから、徐々に他の星を含めて結果を絞り込み、同時に検索範囲を縮小することができます。

余分なポイントへのロバスト性のためにRANSACを使用することも非常に一般的です。

于 2009-04-03T10:46:03.457 に答える
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少し前にテレビで、研究者がどのようにクジラの写真を撮り、そのスポット (クジラごとに固有のもの) を使用して各クジラを特定するかについての番組を見ました。スポット間の角度を使用しました。角度を使用することで、画像が回転、スケーリング、または移動されたかどうかは問題ではありませんでした。これは、三角形で行っていることと似ています。

于 2009-04-02T23:06:59.003 に答える