MATLAB使用RANSAC算法过滤嘈杂的SIFT匹配,不能再使用VLFeat提供的任何函数。输入:x1和x2是对应集(n×2矩阵)。ransac_thr和ransac_iter是RANSAC的误差阈值和迭代次数。 输出:3×3仿射变换。最后,它可视化内点和变换后模板的边界,蓝色表示离群点,橙色表示内点,红色表示变换后的模板边界。
时间: 2024-03-24 12:36:24 浏览: 58
用matlab进行信号滤波
下面是一个示例代码,可以实现使用RANSAC算法过滤嘈杂的SIFT匹配,并计算3x3仿射变换。代码中包含详细的注释,供你参考。
```matlab
function [H, inliers] = ransac_sift(x1, x2, ransac_thr, ransac_iter)
% RANSAC_SIFT: 使用RANSAC算法过滤嘈杂的SIFT匹配,并计算3x3仿射变换
% 输入:
% - x1, x2:对应集(n×2矩阵)
% - ransac_thr:RANSAC的误差阈值
% - ransac_iter:RANSAC的迭代次数
% 输出:
% - H:3x3仿射变换
% - inliers:内点索引
n = size(x1, 1); % 匹配点数量
best_inliers = []; % 最佳内点集合
max_inliers = 0; % 最大内点数量
% 迭代RANSAC
for i = 1:ransac_iter
% 随机选择4个匹配点
idx = randperm(n, 4);
x1_sample = x1(idx, :);
x2_sample = x2(idx, :);
% 计算仿射变换
H = compute_affine(x1_sample, x2_sample);
% 计算投影误差
x2_hat = [x2, ones(n, 1)] * H';
d = sqrt(sum((x1 - x2_hat(:,1:2)).^2, 2));
% 统计内点数量
inliers = find(d < ransac_thr);
num_inliers = length(inliers);
% 更新最佳内点集合
if num_inliers > max_inliers
max_inliers = num_inliers;
best_inliers = inliers;
end
end
% 使用所有最佳内点重新计算仿射变换
x1_inliers = x1(best_inliers, :);
x2_inliers = x2(best_inliers, :);
H = compute_affine(x1_inliers, x2_inliers);
% 计算所有点的投影误差
x2_hat = [x2, ones(n, 1)] * H';
d = sqrt(sum((x1 - x2_hat(:,1:2)).^2, 2));
% 所有点的内/外点标记
inliers = d < ransac_thr;
% 可视化内/外点和变换后的模板边界
figure;
subplot(1, 2, 1);
plot(x1(inliers, 1), x1(inliers, 2), 'o', 'Color', 'orange');
hold on;
plot(x1(~inliers, 1), x1(~inliers, 2), 'o', 'Color', 'blue');
title('内/外点');
subplot(1, 2, 2);
plot(x1(:, 1), x1(:, 2), 'o', 'Color', 'red');
hold on;
plot(x2_hat(:, 1), x2_hat(:, 2), 'o', 'Color', 'green');
title('变换后的模板边界');
end
function H = compute_affine(x1, x2)
% 计算仿射变换
A = [x1(:,1), x1(:,2), zeros(size(x1,1),1), zeros(size(x1,1),1), ones(size(x1,1),1), zeros(size(x1,1),1);
zeros(size(x1,1),1), zeros(size(x1,1),1), x1(:,1), x1(:,2), zeros(size(x1,1),1), ones(size(x1,1),1)];
b = [x2(:,1); x2(:,2)];
x = pinv(A) * b;
H = [x(1), x(2), x(5);
x(3), x(4), x(6);
0, 0, 1];
end
```
注:代码中的可视化部分可以根据实际需求进行修改。
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