随机采样一致性算法（一）初识

转载自：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6763668.html

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前言

理解最小二乘、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；

内容为本身的学习记录，其中不少地方借鉴了别人，最后一块儿给出连接。

1、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。是从一个总体偏差最小的角度去考虑，尽可能谁也不得罪。

RANSAC是改革派：首先假设数据具备某种特性（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：

能够看到RANSAC能够很好的拟合。RANSAC能够理解为一种采样的方式，因此对于多项式拟合、混合高斯模型（GMM）等理论上都是适用的。

RANSAC的算法大体能够表述为（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：因为不是严格线性，数据点都有必定波动，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：从新随机选取Nums个点，重复第一步~第二步的操做，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状况，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。若是样本个数很是多的状况下，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：如二次曲线最少须要3个点肯定，通常来讲，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中止运算？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的做用有点相似：将数据一切两段，一部分是本身人，一部分是敌人，本身人留下商量事，敌人赶出去。RANSAC开的是家庭会议，不像最小二乘老是开全体会议。

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：

 1 %随机一致性采样
 2 clc;clear all;close all;
 3 set(0,'defaultfigurecolor','w');
 4 %Generate data
 5 param = [3 2];
 6 npa = length(param);
 7 x = -20:20;
 8 noise = 3 * randn(1, length(x));
 9 y = param*[x; ones(1,length(x))]+3*randn(1,length(x));
10 data = [x randi(20,1,30);...
11         y randi(20,1,30)];
12 %figure
13 figure
14 subplot 121
15 plot(data(1,:),data(2,:),'k*');hold on;
16 %Ordinary least square mean
17 p = polyfit(data(1,:),data(2,:),npa-1);
18 flms = polyval(p,x);
19 plot(x,flms,'r','linewidth',2);hold on;
20 title('最小二乘拟合');
21 %Ransac
22 Iter = 100;
23 sigma = 1;
24 Nums = 2;%number select
25 res = zeros(Iter,npa+1);
26 for i = 1:Iter
27 idx = randperm(size(data,2),Nums); 
28 if diff(idx) ==0
29     continue;
30 end
31 sample = data(:,idx);
32 pest = polyfit(sample(1,:),sample(2,:),npa-1);%parameter estimate
33 res(i,1:npa) = pest;
34 res(i,npa+1) = numel(find(abs(polyval(pest,data(1,:))-data(2,:))<sigma));
35 end
36 [~,pos] = max(res(:,npa+1));
37 pest = res(pos,1:npa);
38 fransac = polyval(pest,x);
39 %figure
40 subplot 122
41 plot(data(1,:),data(2,:),'k*');hold on;
42 plot(x,flms,'r','linewidth',2);hold on;
43 plot(x,fransac,'g','linewidth',2);hold on;
44 title('RANSAC');

 

 

 

二阶曲线拟合：

+ View Code ?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41

clc ; clear all ;   set (0, 'defaultfigurecolor' , 'w' ); %Generate data param = [3 2 5]; npa = length (param); x = -20:20; y = param*[x.^2;x; ones (1, length (x))]+3* randn (1, length (x)); data = [x randi (20,1,30);...      y randi (200,1,30)]; %figure subplot 223 plot (data(1,:),data(2,:), 'k*' ); hold on; %Ordinary least square mean p = polyfit (data(1,:),data(2,:),npa-1); flms = polyval (p,x); plot (x,flms, 'r' , 'linewidth' ,2); hold on; title ( '最小二乘拟合' ); %Ransac Iter = 100; sigma = 1; Nums = 3; %number select res = zeros (Iter,npa+1); for i = 1:Iter idx = randperm ( size (data,2),Nums); if diff (idx) ==0      continue ; end sample = data(:,idx); pest = polyfit (sample(1,:),sample(2,:),npa-1); %parameter estimate res( i ,1:npa) = pest; res( i ,npa+1) = numel ( find ( abs ( polyval (pest,data(1,:))-data(2,:))<sigma)); end [~,pos] = max (res(:,npa+1)); pest = res(pos,1:npa); fransac = polyval (pest,x); %figure subplot 224 plot (data(1,:),data(2,:), 'k*' ); hold on; plot (x,flms, 'r' , 'linewidth' ,2); hold on; plot (x,fransac, 'g' , 'linewidth' ,2); hold on; title ( 'RANSAC' );

　　

2、RANSAC应用简介

RANSAC其实就是一种采样方式，例如在图像拼接（Image stitching）技术中：

第一步：预处理后（听说桶形变换，没有去了解过）提取图像特征（如SIFT）

第二步：特征点进行匹配，可利用归一化互相关(Normalized Cross Correlation method, NCC)等方法。

但这个时候会有不少匹配错误的点：

这就比如拟合曲线，有不少的偏差点，这个时候就想到了RANSAC算法：我不要再兼顾全部了，每次选取Nums个点匹配 → 计算匹配后容差范围内的点数 → 重复实验，迭代结束后，找出点数最多的状况，就是最优的匹配。 

利用RANSAC匹配：

第三步：图像拼接，这个就涉及拼接技术了，直接给出结果：

参考：

• RANSAC：https://en.wikipedia.org/wiki/Random_sample_consensus
• 图像拼接：http://blog.csdn.net/xiaoch1222/article/details/53510895