Fitting ： RANSAC

1.算法原理

RANSAC（随机一致性采样）是一种不确定性算法，主要解决样本中的外点问题，最多可处理50%的外点情况。RANSAC算法将数据集合划分为“内点”和“外点”，“内点”是组成模型参数的数据，而“外点”是不适合模型的数据，并且假设在给定一组含有少部分“内点”的数据中，存在一个可以估计出符合“内点”的模型。RANSAC的基本思想是：随机从样本中选取一个小的子集，使用这个子集来拟合模型，然后判定所选取子集之外的样本与所拟合模型的匹配程度，重复这个过程多次，再选取使得最多的样本都符合的模型作为最终拟合的模型。

2.算法步骤

1.随机采样K个点。

2.使用该K个点拟合一个模型。

3.设置内点门限，并且统计2所得模型的内点数目。

4.重复1~3 M次，选出内点数目最多的模型。

5.利用4得到的模型的内点再拟合一个模型。
（参数说明：N-样本点数，K-求解模型所需最少点数）
其中5为选做，可视任务情况而定。

3.自适应参数调整

M:迭代次数M:迭代次数M:迭代次数

p:期望得到好模型的概率p:期望得到好模型的概率p:期望得到好模型的概率

s:得到一个模型所需要的最少点数s:得到一个模型所需要的最少点数 s:得到一个模型所需要的最少点数

e:每次迭代的内点率e:每次迭代的内点率e:每次迭代的内点率

N=lg(1−p)lg(1−es)N = \frac{lg(1-p)}{lg(1-e^s)}N=lg(1−es)lg(1−p)

4.代码过程

生成目标函数
加入高斯白噪声
加入随机噪声点
RANSAC拟合结果

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