アフィン変換とRANSAC：inliersの数を計算する方法は？

Question

2枚の画像があり、SIFTを使用して一致する機能を探しています。 スレッシュホールドでベストマッチを選んだ。 これを実行した後、RANSACを使用して、2つの画像間のアフィン変換行列を効率的に決定しようとしています。私のプロセスの理解（およびインターネット上億枚のスライド）から

：

1. は3つのランダム対応（アフィン変換を計算するために必要な分を）選択してください。

2. 見積りA.

3. カウントインライア。

これをN試行で行い、最小のインライアを生成するAを選択します。

具体的にはインライアの数を数えますか？

残念なことに、すべての例は回帰に焦点を当てています（たとえば、2点を見つけ、それらを線で近似し、次にある距離に基づいて数えますが、この場合、3つの対応を話しています。ここ感覚を作る。

私たちはガウスを使用してノイズをモデル化する可​​能性がどこかで読んますが、私は続行する方法を知っていただきたいと思います。

Answer 1

RANSACは簡単です。ポイントはに「あるべき」場所間の距離を測定（3点仮説を使用して）2つの画像間の対称性については、両方向に2乗誤差を加えたい場合があります。 inliersを数える。

最も良い仮説が見つかったら、次にを回帰して修正することができます。イメージ座標の二乗誤差を最小化しようとしています（インライアでのみ）。対称的に対称的に（別の回答者が私を訂正するかもしれませんが）対称的に聞こえるのですが、もし変換が類似しているとすれば、それを一方的にやってみたり、 。次に、変換行列の各半分を見つけるための線形回帰のペアになります。