图像处理中,outlier和inlier分别指什么?
来源:互联网 发布:js视频教程 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 01:20
可以这样理解:
如图所示,给定一些点(红+绿+黑)要求用这些数据点拟合椭圆。
以ransac拟合椭圆为例,可以看出,黄色椭圆为拟合结果,
红色点是由ransac随机选择用来拟合的数据点
黑色点是除红色点外距离椭圆距离小于某一阈值的点,而绿色点是距离椭圆距离大于这一阈值的点
那么,红色+黑色点即为内点,而绿色点为外点:
RANSAC为Random Sample Consensus的缩写,它是根据一组包含异常数据的样本数据集,计算出数据的数学模型参数,得到有效样本数据的算法。它于1981年由Fischler和Bolles最先提出 。
RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers,可以被模型描述的数据),也包含异常数据(outliers,偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据),即数据集中含有噪声。这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产生的。同时RANSAC也假设,给定一组正确的数据,存在可以计算出符合这些数据的模型参数的方法。
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