RANSAC：随机样本共识在计算机视觉中的应用与影响

"RANSAC (随机一致性算法) 是一种在计算机视觉领域中用于估计模型参数的方法，由Fischler和Bolles于1981年提出。它主要用于处理带有噪声数据的问题，特别是当大部分数据是来自一个简单模型，但存在少量异常值或噪声时。RANSAC通过反复随机采样数据来识别一致的数据子集，从而找到最可能的模型参数。这种方法在几何计算、相机标定、图像拼接、特征匹配等多个领域有广泛应用。" 在1981年的计算机视觉领域，主要关注点包括摄影测量学、神经网络、工业机器人以及医学成像和导弹制导等。摄影测量学作为一门成熟的学科，已经有了许多基于胶片分析的实用应用。然而，RANSAC的出现为处理噪声数据提供了新的思路，它的影响力超越了当时的主流技术。 RANSAC的主要目标是解决如何在噪声数据中提取有效信息的问题。Fischler和Bolles的原始论文提出了一个框架，该框架允许算法在异常值存在的情况下估算模型，如直线、平面或者单应性矩阵。这个结果对后续的计算机视觉研究产生了深远的影响，因为它提供了一种抵抗噪声的有效方法。 RANSAC之所以流行起来，原因在于其简单而强大的性质：即使在大量异常值存在的情况下，也能找到正确的模型。它适用于现在各种应用场景，如相机标定中的内参和外参估计，图像配准，特征点匹配，3D重建等。通过迭代过程，RANSAC可以确定最佳模型，并通过比较不同模型拟合数据的优劣来判断是否找到了正确的结果。 为了确认我们是否计算出了正确结果，通常会使用一个阈值来衡量模型对数据的拟合程度。如果足够多的数据点能够被模型良好地解释，那么我们可以认为这个模型是有效的。此外，还可以通过比较不同运行的模型一致性，或者计算拟合误差来验证结果的准确性。 RANSAC是一种在复杂和噪声环境中寻找简单模型的强大工具，它在现代计算机视觉和图像处理领域扮演着不可或缺的角色。随着时间的发展，RANSAC已经被优化和扩展，如LO-RANSAC（局部最优RANSAC）、PROSAC（概率RANSAC）等，这些改进进一步提高了算法的效率和鲁棒性。