隨機抽樣一致演算法（random sample consensus）
多檢視幾何p73
1、思想：隨機選擇兩點，定義一條直線，該線的支集由一定距離閾值內的點數目來度量。重複多次這樣的隨機選擇，具有最大支集的線被認為是魯棒擬合，在距離閾值以內的點稱為內點（組成一致集），反之稱為野值。
2、演算法框圖
目標乙個模型與含有野值的資料集s的擬合
演算法（1）隨機地從s中選擇s個資料點，組成乙個樣本模型；
（2）確定在模型距離閾值t內的資料點集si（內點，一致集）；
（3）如果si的大小（內點的數目）大於某個閾值t，用si的所有點重估計模型並結束；
（4）否則，選擇乙個新的子集並重複上面過程；
（5）經過n次試驗，選擇最大一致集si，並用si的所有點重估計模型。
（1）如何選取距離閾值？
希望選擇的距離閾值t使點成為內點的概率是α
\alpha
α，通常α
\alpha
α取0.95。
（2）取樣多少次為宜？
保證由s個點組成的隨機樣本中至少有一次沒有野值的概率為p，通常p取0.99，假定ω
\omega
ω是任意選擇的資料點為內點的概率，ε=1
−ω
\varepsilon = 1-\omega
ε=1−
ω，是其為野值的概率，那麼至少需要n次選擇（每次s個點），其中(1−
ωs)n
=1−p
(1-\omega^)^=1-p
(1−ωs)
n=1−
p，從而n=l
og(1
−p)/
log(
1−(1
−ε)s
)n=log(1-p)/log(1-(1-\varepsilon)^)
n=log(
1−p)
/log
(1−(
1−ε)
s)。自適應地決定取樣次數
通常資料中野值所佔比例ε
\varepsilon
ε是未知的，對此情形，演算法從ε
\varepsilon
ε的最壞估計開始，當發現更大的一致集時就把原估計更新。例如，如果最壞估計是ε
=0.5
\varepsilon=0.5
ε=0.
5，但一旦發現內點的一致集佔資料的80%，那麼估計更新為ε
=0.2
\varepsilon=0.2
ε=0.2。
（3）一致集為多大為宜？
在給定野值的假定比例後，如果一致集大小接近於期望屬於該資料集的內點數時迭代就停止，即對n個資料，t=(
1−ε)
nt=(1-\varepsilon)n
t=(1−ε
)n，ε
\varepsilon
ε是野值所佔的比例。
matlab學習筆記第九章 變換
1.拉普拉斯變換 時間函式f t 的拉普拉斯變換用下面的積分式定義 l 0 f t e stdt，我們通常把f t 的拉普拉斯變換寫f s 在matlab計算拉普拉斯變換，我們要呼叫laplace f t 它做的是符號計算。l tn n sn 1 要計算拉普拉斯逆變換，我們輸入ilaplace 2....
matlab練習程式（隨機抽樣一致RANSAC）
ransac在影象拼接中有所使用，有時候也在影象理解的相關演算法中有所使用。演算法簡介如下 摘自 影象處理 分析與機器視覺 第3版 1.假設我們要將n個資料點x 擬合為乙個由至少m個點決定的模型 m n，對於直線，m 2 我這裡實際是兩個不同均值 協方差高斯分布產生的資料 2.設迭代計數k 1。3....
matlab練習程式（隨機抽樣一致RANSAC）
ransac在影象拼接中有所使用，有時候也在影象理解的相關演算法中有所使用。演算法簡介如下 摘自 影象處理 分析與機器視覺 第3版 1.假設我們要將n個資料點x 擬合為乙個由至少m個點決定的模型 m n，對於直線，m 2 我這裡實際是兩個不同均值 協方差高斯分布產生的資料 2.設迭代計數k 1。3....