PROSAC算法的改进

PROSAC (PROgressive SAmple Consensus) 是一种用于鲁棒估计的算法，主要用于解决基于野点的随机样本选择问题。它是 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 算法的改进版本。

PROSAC 算法在 RANSAC 的基础上引入了逐步选择样本的机制，以提高野点鲁棒性。它通过以下步骤来实现：

1. 初始化：从数据集中随机选择一小部分样本作为初始样本集。
2. 评估模型：使用初始样本集来估计模型，并计算出模型对所有数据点的拟合误差。
3. 确定内点：将与模型拟合误差小于阈值的样本点标记为内点。
4. 排序：按照拟合误差排序，选取排名靠前的样本作为新的内点集合。
5. 增量选择：从剩余的样本中选择一个样本，将其与当前内点集合组合成一个更大的样本集，重新估计模型。
6. 更新模型和内点：计算新模型对所有数据点的拟合误差，并更新内点集合。
7. 重复步骤4-6，直到达到预定的迭代次数或内点集合不再变化。

PROSAC 算法通过逐步选择样本的方式，动态地调整样本集合，从而提高了鲁棒性。相比于传统的 RANSAC 算法，PROSAC 在处理含有大量野点的数据时表现更好。

需要注意的是，PROSAC 算法的改进并不止于以上步骤，具体的改进细节可能因不同研究者或作者而有所不同。这里提供的是一种常见的改进方式。