matlab ransac 怎么用

matlab ransac 怎么用

1.假设我们要将n个数据点X={x1,x1,...,xn}拟合为一个由至少m个点决定的模型（m<=n，对于直线，m=2）。（我这里实际是两个不同均值、协方差高斯分布产生的数据）
2.设迭代计数k=1。
3.从X中随机选取m个项并拟合一个模型。（我这里直线拟合，选了2个项）
4.给定偏差ε，计算X中相对于模型的残差在偏差ε的个数，如果元素个数大于一个阈值t，根据一致点集重新拟合模型（可以利用最小二乘或其变种），算法终止。（我这里的偏差为1，阈值为数据个数的2/3）
5.设k=k+1，如果k小于一个事先给定的K，跳至第3步，否则采用具有迄今最大的一致点集模型，或算法失败。
运行效果如下，红圈是所有的数据，蓝叉是符合拟合模型的数据。

般图像拼接分为：特征点提娶特征点匹配、求解投影矩阵、拼接。 每一步都有比较经典的算法，就特征点提娶特征点匹配而言，比较经典的有sift算法 matlab中文论坛 搜索 “求高手帮忙简单调试一下图像拼接的matlab源程序！！ 这个图像拼接的程序是基。