ransac参数估计程序

资 源 简 介

ransac参数估计程序

详 情 说 明

RANSAC（随机抽样一致）是一种鲁棒性参数估计算法，广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。该算法通过迭代方式从包含大量异常值的数据中估计数学模型参数，相比最小二乘法具有更强的抗干扰能力。

在Matlab实现中，RANSAC算法的核心流程包含四个关键步骤：首先随机选取最小样本集（如直线拟合需要2个点），然后根据这些样本计算模型参数。接着算法会评估所有数据点与该模型的吻合程度，统计内点数量。这个过程会重复多次，最终选择内点数量最多的模型作为最优估计。

测试图像通常用于验证算法在噪声环境下的性能表现。良好的实现应该能够：1）正确处理含有30%-50%异常值的数据 2）自适应确定迭代次数 3）提供稳定的参数估计结果。在图像处理场景中，RANSAC常被用于直线检测、单应性矩阵估计等任务。