ransca算法详细介绍

1、算法概述：

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。

2、算法思想描述：

RANSAC基本思想描述如下：

①考虑一个最小抽样集的势为n的模型(n为初始化模型参数所需的最小样本数)和一个样本集P，集合P的样本数#(P)>n，从P中随机抽取包含n个样本的P的子集S初始化模型M；

②余集SC=P\S中与模型M的误差小于某一设定阈值t的样本集以及S构成S*。S*认为是内点集，它们构成S的一致集(Consensus Set)；

③若#(S*)≥N，认为得到正确的模型参数，并利用集S*(内点inliers)采用最小二乘等方法重新计算新的模型M*；重新随机抽取新的S，重复以上过程。

④在完成一定的抽样次数后，若未找到一致集则算法失败，否则选取抽样后得到的最大一致集判断内外点，算法结束。

3、算法的基本假设：

RANSAC的基本假设是：
（1）数据由“局内点”组成，例如：数据的分布可以用一些模型参数来解释；
（2）“局外点”是不能适应该模型的数据；
（3）除此之外的数据属于噪声。
    局外点产生的原因有：噪声的极值；错误的测量方法；对数据的错误假设。
    RANSAC也做了以下假设：给定一组（通常很小的）局内点，存在一个可以估计模型参数的过程；而该模型能够解释或者适用于局内点。

4、参考http://grunt1223.iteye.com/blog/961063

参考http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html

给定两个点p1与p2的坐标，确定这两点所构成的直线，要求对于输入的任意点p3，都可以判断它是否在该直线上。初中解析几何知识告诉我们，判断一个点在直线上，只需其与直线上任意两点点斜率都相同即可。实际操作当中，往往会先根据已知的两点算出直线的表达式（点斜式、截距式等等），然后通过向量计算即可方便地判断p3是否在该直线上。 

生产实践中的数据往往会有一定的偏差。例如我们知道两个变量X与Y之间呈线性关系，Y=aX+b，我们想确定参数a与b的具体值。通过实验，可以得到一组X与Y的测试值。虽然理论上两个未知数的方程只需要两组值即可确认，但由于系统误差的原因，任意取两点算出的a与b的值都不尽相同。我们希望的是，最后计算得出的理论模型与测试值的误差最小。大学的高等数学课程中，详细阐述了最小二乘法的思想。通过计算最小均方差关于参数a、b的偏导数为零时的值。事实上，在很多情况下，最小二乘法都是线性回归的代名词。 

遗憾的是，最小二乘法只适合与误差较小的情况。试想一下这种情况，假使需要从一个噪音较大的数据集中提取模型（比方说只有20%的数据时符合模型的）时，最小二乘法就显得力不从心了。例如下图，肉眼可以很轻易地看出一条直线（模式），但算法却找错了。 



RANSAC算法的输入是一组观测数据（往往含有较大的噪声或无效点），一个用于解释观测数据的参数化模型以及一些可信的参数。RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。被选取的子集被假设为局内点，并用下述方法进行验证： 

• 有一个模型适应于假设的局内点，即所有的未知参数都能从假设的局内点计算得出。
• 用1中得到的模型去测试所有的其它数据，如果某个点适用于估计的模型，认为它也是局内点。
• 如果有足够多的点被归类为假设的局内点，那么估计的模型就足够合理。
• 然后，用所有假设的局内点去重新估计模型（譬如使用最小二乘法），因为它仅仅被初始的假设局内点估计过。
• 最后，通过估计局内点与模型的错误率来评估模型。
• 上述过程被重复执行固定的次数，每次产生的模型要么因为局内点太少而被舍弃，要么因为比现有的模型更好而被选用。

整个过程可参考下图： 


5、算法

5.1、伪代码的表示形式

伪码形式的算法如下所示：
输入：
data —— 一组观测数据
model —— 适应于数据的模型
n —— 适用于模型的最少数据个数
k —— 算法的迭代次数
t —— 用于决定数据是否适应于模型的阀值
d —— 判定模型是否适用于数据集的数据数目
输出：
best_model —— 跟数据最匹配的模型参数（如果没有找到好的模型，返回null）
best_consensus_set —— 估计出模型的数据点
best_error —— 跟数据相关的估计出的模型错误

iterations = 0
best_model = null
best_consensus_set = null
best_error = 无穷大
while ( iterations < k )
    maybe_inliers = 从数据集中随机选择n个点
    maybe_model = 适合于maybe_inliers的模型参数
    consensus_set = maybe_inliers

    for ( 每个数据集中不属于maybe_inliers的点 ）
        if ( 如果点适合于maybe_model，且错误小于t ）
            将点添加到consensus_set
    if （ consensus_set中的元素数目大于d ）
        已经找到了好的模型，现在测试该模型到底有多好
        better_model = 适合于consensus_set中所有点的模型参数
        this_error = better_model究竟如何适合这些点的度量
        if ( this_error < best_error )
            我们发现了比以前好的模型，保存该模型直到更好的模型出现
            best_model =  better_model
            best_consensus_set = consensus_set
            best_error =  this_error
    增加迭代次数
返回 best_model, best_consensus_set, best_error

    RANSAC算法的可能变化包括以下几种：
    （1）如果发现了一种足够好的模型（该模型有足够小的错误率），则跳出主循环。这样可能会节约计算额外参数的时间。
    （2）直接从maybe_model计算this_error，而不从consensus_set重新估计模型。这样可能会节约比较两种模型错误的时间，但可能会对噪声更敏感。

5.2、关于算法的源代码，Ziv Yaniv曾经写一个不错的C++版本，我在关键处增补了注释： 

C代码  

1. #include <math.h>  
2. #include "LineParamEstimator.h"  
3.   
4. LineParamEstimator::LineParamEstimator(double delta) : m_deltaSquared(delta*delta) {}  
5.   
6.   
7. void LineParamEstimator::estimate(std::vector<Point2D *> &data,   
8.                                                                     std::vector<double> &parameters)  
9. {  
10.     parameters.clear();  
11.     if(data.size()<2)  
12.         return;  
13.     double nx = data[1]->y - data[0]->y;  
14.     double ny = data[0]->x - data[1]->x;// 原始直线的斜率为K，则法线的斜率为-1/k  
15.     double norm = sqrt(nx*nx + ny*ny);  
16.       
17.     parameters.push_back(nx/norm);  
18.     parameters.push_back(ny/norm);  
19.     parameters.push_back(data[0]->x);  
20.     parameters.push_back(data[0]->y);          
21. }  
22.   
23.   
24. void LineParamEstimator::leastSquaresEstimate(std::vector<Point2D *> &data,   
25.                                                                                             std::vector<double> &parameters)  
26. {  
27.     double meanX, meanY, nx, ny, norm;  
28.     double covMat11, covMat12, covMat21, covMat22; // The entries of the symmetric covarinace matrix  
29.     int i, dataSize = data.size();  
30.   
31.     parameters.clear();  
32.     if(data.size()<2)  
33.         return;  
34.   
35.     meanX = meanY = 0.0;  
36.     covMat11 = covMat12 = covMat21 = covMat22 = 0;  
37.     for(i=0; i<dataSize; i++) {  
38.         meanX +=data[i]->x;  
39.         meanY +=data[i]->y;  
40.   
41.         covMat11    +=data[i]->x * data[i]->x;  
42.         covMat12    +=data[i]->x * data[i]->y;  
43.         covMat22    +=data[i]->y * data[i]->y;  
44.     }  
45.   
46.     meanX/=dataSize;  
47.     meanY/=dataSize;  
48.   
49.     covMat11 -= dataSize*meanX*meanX;  
50.         covMat12 -= dataSize*meanX*meanY;  
51.     covMat22 -= dataSize*meanY*meanY;  
52.     covMat21 = covMat12;  
53.   
54.     if(covMat11<1e-12) {  
55.         nx = 1.0;  
56.             ny = 0.0;  
57.     }  
58.     else {      //lamda1 is the largest eigen-value of the covariance matrix   
59.                //and is used to compute the eigne-vector corresponding to the smallest  
60.                //eigenvalue, which isn't computed explicitly.  
61.         double lamda1 = (covMat11 + covMat22 + sqrt((covMat11-covMat22)*(covMat11-covMat22) + 4*covMat12*covMat12)) / 2.0;  
62.         nx = -covMat12;  
63.         ny = lamda1 - covMat22;  
64.         norm = sqrt(nx*nx + ny*ny);  
65.         nx/=norm;  
66.         ny/=norm;  
67.     }  
68.     parameters.push_back(nx);  
69.     parameters.push_back(ny);  
70.     parameters.push_back(meanX);  
71.     parameters.push_back(meanY);  
72. }  
73.   
74.   
75. bool LineParamEstimator::agree(std::vector<double> &parameters, Point2D &data)  
76. {  
77.     double signedDistance = parameters[0]*(data.x-parameters[2]) + parameters[1]*(data.y-parameters[3]);   
78.     return ((signedDistance*signedDistance) < m_deltaSquared);  
79. }  

RANSAC寻找匹配的代码如下： 

C代码  

1.   
2. template<class T, class S>  
3. double Ransac<T,S>::compute(std::vector<S> &parameters,   
4.                                                       ParameterEsitmator<T,S> *paramEstimator ,   
5.                                                     std::vector<T> &data,   
6.                                                     int numForEstimate)  
7. {  
8.     std::vector<T *> leastSquaresEstimateData;  
9.     int numDataObjects = data.size();  
10.     int numVotesForBest = -1;  
11.     int *arr = new int[numForEstimate];// numForEstimate表示拟合模型所需要的最少点数，对本例的直线来说，该值为2  
12.     short *curVotes = new short[numDataObjects];  //one if data[i] agrees with the current model, otherwise zero  
13.     short *bestVotes = new short[numDataObjects];  //one if data[i] agrees with the best model, otherwise zero  
14.       
15.   
16.               //there are less data objects than the minimum required for an exact fit  
17.     if(numDataObjects < numForEstimate)   
18.         return 0;  
19.         // 计算所有可能的直线，寻找其中误差最小的解。对于100点的直线拟合来说，大约需要100*99*0.5=4950次运算，复杂度无疑是庞大的。一般采用随机选取子集的方式。  
20.     computeAllChoices(paramEstimator,data,numForEstimate,  
21.                                         bestVotes, curVotes, numVotesForBest, 0, data.size(), numForEstimate, 0, arr);  
22.   
23.        //compute the least squares estimate using the largest sub set  
24.     for(int j=0; j<numDataObjects; j++) {  
25.         if(bestVotes[j])  
26.             leastSquaresEstimateData.push_back(&(data[j]));  
27.     }  
28.         // 对局内点再次用最小二乘法拟合出模型  
29.     paramEstimator->leastSquaresEstimate(leastSquaresEstimateData,parameters);  
30.   
31.     delete [] arr;  
32.     delete [] bestVotes;  
33.     delete [] curVotes;   
34.   
35.     return (double)leastSquaresEstimateData.size()/(double)numDataObjects;  
36. }  

在模型确定以及最大迭代次数允许的情况下，RANSAC总是能找到最优解。经过我的实验，对于包含80%误差的数据集，RANSAC的效果远优于直接的最小二乘法。 

RANSAC可以用于哪些场景呢？最著名的莫过于图片的拼接技术。优于镜头的限制，往往需要多张照片才能拍下那种巨幅的风景。在多幅图像合成时，事先会在待合成的图片中提取一些关键的特征点。计算机视觉的研究表明，不同视角下物体往往可以通过一个透视矩（3X3或2X2）阵的变换而得到。RANSAC被用于拟合这个模型的参数（矩阵各行列的值），由此便可识别出不同照片中的同一物体。可参考下图： 







另外，RANSAC还可以用于图像搜索时的纠错与物体识别定位。下图中，有几条直线是SIFT匹配算法的误判，RANSAC有效地将其识别，并将正确的模型（书本）用线框标注出来： 

  

6、参数

我们不得不根据特定的问题和数据集通过实验来确定参数t和d。然而参数k（迭代次数）可以从理论结果推断。当我们从估计模型参数时，用p表示一些迭代过程中从数据集内随机选取出的点均为局内点的概率；此时，结果模型很可能有用，因此p也表征了算法产生有用结果的概率。用w表示每次从数据集中选取一个局内点的概率，如下式所示：
    w = 局内点的数目 / 数据集的数目
    通常情况下，我们事先并不知道w的值，但是可以给出一些鲁棒的值。假设估计模型需要选定n个点，wⁿ是所有n个点均为局内点的概率；1 − wⁿ是n个点中至少有一个点为局外点的概率，此时表明我们从数据集中估计出了一个不好的模型。 (1 − wⁿ)^k表示算法永远都不会选择到n个点均为局内点的概率，它和1-p相同。因此，
    1 − p = (1 − wⁿ)^k
    我们对上式的两边取对数，得出
    
    值得注意的是，这个结果假设n个点都是独立选择的；也就是说，某个点被选定之后，它可能会被后续的迭代过程重复选定到。这种方法通常都不合理，由此推导出的k值被看作是选取不重复点的上限。例如，要从上图中的数据集寻找适合的直线，RANSAC算法通常在每次迭代时选取2个点，计算通过这两点的直线maybe_model，要求这两点必须唯一。
    为了得到更可信的参数，标准偏差或它的乘积可以被加到k上。k的标准偏差定义为：
    

7、优点与缺点

RANSAC的优点是它能鲁棒的估计模型参数。例如，它能从包含大量局外点的数据集中估计出高精度的参数。RANSAC的缺点是它计算参数的迭代次数没有上限；如果设置迭代次数的上限，得到的结果可能不是最优的结果，甚至可能得到错误的结果。RANSAC只有一定的概率得到可信的模型，概率与迭代次数成正比。RANSAC的另一个缺点是它要求设置跟问题相关的阀值。
    RANSAC只能从特定的数据集中估计出一个模型，如果存在两个（或多个）模型，RANSAC不能找到别的模型。