magsac算法原理 MAGSAC(Maximum A Posteriori Sample and Consensus)算法原理是一种鲁棒性模型估计方法,它旨在解决RANSAC算法中需要人为设定内外点阈值的问题,以下是关于MAGSAC算法的详细解释: 1. 边缘化采样一致性:MAGSAC采用了一种称为边缘化采样一致性的方法,通过边缘化噪声而不是估计噪声参数来
RANSAC算法是计算机视觉领域最广泛使用的鲁棒估计器。RANSAC重复选择输入点集的最小随机子集,并拟合模型。RANSAC算法自发布以来有许多改进的算法,如: MLESAC:通过最大似然过程的有益特性估计模型质量。在实践中,MLESAC结果通常优于RANSAC,且对用户定义的内点-异常值阈值不敏感。 MINPRAN:减少对于外点内点阈值的依赖。