Transformation

(x,y,z,1)AB*C,其中ABC是平移、旋转、缩放矩阵。
https://blog.csdn.net/yzhzu/article/details/121379148

registration

求出transformation矩阵,利用变换前和变换后的图像。

先找到两幅图像中的transformation 变换特征不变点,因为这些点即使是经过了transformation变换,其特征的值还是不变的,因此利用这些点进行匹配,就是说一一对应,然后计算transformation矩阵。

当然实际应用中,比如找一个已知函数的旋转变换后的情况,那么就比较简单,不需要找对应点。

如利用最小二乘的方法或RANSAC(https://zhuanlan.zhihu.com/p/45532306)等求解方法来根据点来求取ABC矩阵。

RANSAC主要解决样本中的外点问题,最多可处理50%的外点情况。外点即是异常点的意思。

基本思想:

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:

有一个模型适用于假设的局内点,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,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。
这个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,要么因为它比现有的模型更好而被选用。

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