五點基本矩陣估計的桑普森誤差

Question

我使用了Nister的5點方法來計算基本矩陣。使用RANSAC和Sampson錯誤閾值進一步改善了異常值抑制。我隨機選擇5個點集，估計基本矩陣並評估匹配向量的Sampson誤差。其Sampson誤差低於閾值t的點座標（在我舉例的示例中設置爲0.01）被設置爲非正常值。對所有基本矩陣都重複這個過程，我們保留一個具有最高得分的內點。

我已經注意到d的大部分值，即sampson錯誤的向量太大：例如，如果d的大小是（1x1437），如果我做的話 g = find（abs（d）> 0.01 ）; （g） 長度（g）

然後長度（g）= 1425這意味着只有7個值是具有該閾值的不正確的內部值！

如何設置閾值？如何解釋Sampson錯誤值？

請幫助我。謝謝

Answer 1

桑普森距離是幾何距離的一階近似。可以理解如下：

給定一個基本矩陣F和一對對應關係（x，x'），使得x'Fx = e，這對對應的距離/誤差是多少？對於所有對應關係（y，y'）定義幾何距離，使得y'Fy = 0，|| xy ||^2 + || x'-y'||^2的最小值（換句話說，與（x，x'）完全符合F矩陣的最接近的對應關係）。可以證明，桑普森誤差是這個最小距離的第一個近似值。直觀地說，桑普森誤差可以粗略地認爲是點x到對應的極線x'F之間的平方距離。在這種情況下，0.01的閾值太小（你很少找到一個基本矩陣，所有的對應關係都在0.1像素精度內）。建議的閾值將介於1到10之間（1〜3像素誤差），具體取決於圖像對的大小/分辨率/質量。

Answer 2

0.01是一個太小的閾值。 作爲最後一個答案，1到10更好。

x和x'使用sampson錯誤意味着它們都不在每條極線上，我們需要計算這兩個點的誤差。

如果您修復了x，使用F和x來計算第二個圖像中的線（此圖像上的x'），那麼您可以計算點與線之間的距離（x'到極線）。這意味着你認爲點x是正確的，就在它的行中。

這兩種方式是不同的。