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次のタイプのアルゴリズムを探しています。

2D には n 個の一致する点のペアがあります。アフィン / ヘルマート変換に従って外れているポイントのペアを特定し、それらを変換キーから除外するにはどうすればよいですか? そのような離れたペアの正確な数はわかりません。

ペアの ak パーセンテージが正しいという基本的な仮定があるため、Trimmed Least Squares メソッドを使用できません。しかし、サンプルに関する情報はなく、k もわかりません... そのようなサンプルでは、​​すべてのペアが正しい場合もあれば、その逆の場合もあります。

この問題に適したアルゴリズムの種類はどれですか?

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2 に答える 2

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RANSACを使用します。

次の手順を一定回数繰り返します。

  • 変換パラメーターを計算するために必要な数のペアをランダムに選択します。
  • パラメータを計算します。
  • 投影誤差が小さいペアのサブセット (「コンセンサス セット」) を計算します。
  • コンセンサス セットが十分に大きい場合は、その予測を計算します (最小二乗法などを使用)。
  • コンセンサス セットの投影誤差を計算する
  • これまでに見つけた中で最高のモデルである場合は、そのモデルを覚えておいてください。

の適切な値を見つけるには、実験する必要があります。

  • 「一定回数」
  • 「小さな投影誤差」
  • 「コンセンサスセットは十分に大きい」。
于 2012-05-11T14:30:21.677 に答える
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最も簡単な方法は、すべてのポイントに基づいて変換を計算し、各ポイントの残差を計算し、許容可能な変換に到達するか、許容可能な入力ポイントの最小数に達するまで残差の高いポイントを削除することです。任意のポイントの残差は、ポイントの順方向変換された値と意図したターゲット ポイントとの間の結合距離です。

アフィン変換と Helmert (等角) 変換の間の残差は、これらの変換が異なることを行うため、非常に異なることに注意してください。アフィンの不均一なスケールは「ストレッチ」が大きく、したがって残差が小さくなります。

于 2012-02-06T13:00:10.200 に答える