empalme de imágenes en matlab

Filtrar?imagen?con?derivada?de?%%Gaussiana¿Usar derivadas gaussianas para filtrar la imagen

Imagen?Costura%%costura de imagen

¿Homografía? Estimación %%estimación de homografía

RANSAC%%Random?Sample?Consensus (consistencia de muestreo aleatorio) abreviatura

Image?blending%%image fusion

RANSAC es una Método iterativo para estimar los parámetros del modelo (ajuste del modelo) a partir de un conjunto de datos observados. Es un algoritmo aleatorio e incierto. Los resultados obtenidos por cada operación pueden ser diferentes, pero siempre puede dar un resultado razonable. Para aumentar la probabilidad se debe aumentar el número de iteraciones.

RANSAC es muy potente. Como se muestra en la Figura 1, RANSAC se utiliza para encontrar datos que aparecen en un determinado modelo (como una línea recta) en un entorno de fuerte interferencia. El punto amarillo en la figura representa el origen de las coordenadas, el punto azul representa el conjunto de puntos de datos de entrada (incluidos 20 puntos reales y 40 puntos de interferencia) y el punto rojo representa el algoritmo RANSAC en un entorno de fuerte interferencia después de aproximadamente 500 iteraciones de muestreo. , Se pueden encontrar los 13 puntos que mejor se ajustan a la recta (la razón por la que no es igual a 20 es porque la recta real también está ligeramente perturbada, por lo que no es recta).