图像拼接随机抽样一致算法（Random sample consensus，RANSAC）【转】

最新推荐文章于 2024-07-16 22:31:24 发布

转载最新推荐文章于 2024-07-16 22:31:24 发布 · 627 阅读

机器视觉专栏收录该内容

1 篇文章

订阅专栏

本文主要梳理RANSAC算法，介绍其理论，将其与普通最小二乘对比，阐述其简化版思路及存在的参数选取问题。还介绍了RANSAC在图像拼接技术中的应用，包括提取图像特征、特征点匹配时利用该算法找出最优匹配，最后完成图像拼接。

作者：桂。

时间：2017-04-25 21:05:07

链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6763668.html

前言

仍然是昨天的问题，别人问到最小二乘、霍夫变换、RANSAC在直线拟合上的区别。昨天梳理了霍夫变换，今天打算抽空梳理一下RANSAC算法，主要包括：

　　1）RANSAC理论介绍

　　2）RANSAC应用简介；

内容为自己的学习记录，其中很多地方借鉴了别人，最后一起给出链接。

一、RANSAC理论介绍

普通最小二乘是保守派：在现有数据下，如何实现最优。是从一个整体误差最小的角度去考虑，尽量谁也不得罪。

RANSAC是改革派：首先假设数据具有某种特性（目的），为了达到目的，适当割舍一些现有的数据。

给出最小二乘拟合（红线）、RANSAC（绿线）对于一阶直线、二阶曲线的拟合对比：

可以看到RANSAC可以很好的拟合。RANSAC可以理解为一种采样的方式，所以对于多项式拟合、混合高斯模型（GMM）等理论上都是适用的。

RANSAC的算法大致可以表述为（来自wikipedia）：

Given:
    data – a set of observed data points
    model – a model that can be fitted to data points
    n – the minimum number of data values required to fit the model
    k – the maximum number of iterations allowed in the algorithm
    t – a threshold value for determining when a data point fits a model
    d – the number of close data values required to assert that a model fits well to data

Return:
    bestfit – model parameters which best fit the data (or nul if no good model is found)

iterations = 0
bestfit = nul
besterr = something really large
while iterations < k {
    maybeinliers = n randomly selected values from data
    maybemodel = model parameters fitted to maybeinliers
    alsoinliers = empty set
    for every point in data not in maybeinliers {
        if point fits maybemodel with an error smaller than t
             add point to alsoinliers
    }
    if the number of elements in alsoinliers is > d {
        % this implies that we may have found a good model
        % now test how good it is
        bettermodel = model parameters fitted to all points in maybeinliers and alsoinliers
        thiserr = a measure of how well model fits these points
        if thiserr < besterr {
            bestfit = bettermodel
            besterr = thiserr
        }
    }
    increment iterations
}
return bestfit

RANSAC简化版的思路就是：

第一步：假定模型（如直线方程），并随机抽取Nums个（以2个为例）样本点，对模型进行拟合：

第二步：由于不是严格线性，数据点都有一定波动，假设容差范围为：sigma，找出距离拟合曲线容差范围内的点，并统计点的个数：

第三步：重新随机选取Nums个点，重复第一步~第二步的操作，直到结束迭代：

第四步：每一次拟合后，容差范围内都有对应的数据点数，找出数据点个数最多的情况，就是最终的拟合结果：

至此：完成了RANSAC的简化版求解。

这个RANSAC的简化版，只是给定迭代次数，迭代结束找出最优。如果样本个数非常多的情况下，难不成一直迭代下去？其实RANSAC忽略了几个问题：

每一次随机样本数Nums的选取：如二次曲线最少需要3个点确定，一般来说，Nums少一些易得出较优结果；
抽样迭代次数Iter的选取：即重复多少次抽取，就认为是符合要求从而停止运算？太多计算量大，太少性能可能不够理想；
容差Sigma的选取：sigma取大取小，对最终结果影响较大；

这些参数细节信息参考：维基百科。

RANSAC的作用有点类似：将数据一切两段，一部分是自己人，一部分是敌人，自己人留下商量事，敌人赶出去。RANSAC开的是家庭会议，不像最小二乘总是开全体会议。

附上最开始一阶直线、二阶曲线拟合的code(只是为了说明最基本的思路，用的是RANSAC的简化版):

一阶直线拟合：