確定MatLab中

Question

SURF點的最大簇我有兩個圖像：

我一隻小狗（現場）和它的鼻子小作物（目標）的大圖像爲目標和場景收集SURF點，然後匹配它們。

什麼是確定最大的集羣匹配的衝浪點最好的辦法：我已經顯示如下的場景圖像上最好的比賽嗎？

在這個例子中，所有的點都很好地聚類。但是，在其他一些例子中，我想排除幾個異常值。

謝謝。

更新： KDE對我很好。謝謝大家，那很好。

Answer 1

您不需要聚類分析。

想要查找的是最高密度的區域。這可能是真正匹配的地方。

密度估計有許多方法，特別是對於低維度。考慮核密度估計 KDE，如果你能負擔得起。

如果您不能負擔密度估計，但需要的東西非常快，試試這個：

1. 在每一個維度，計算中位數。

2. 將中位數組合成矢量以用作估計。

中位數比這更強大的異常值高於平均值，但另一方面，它本質上是把你的所有點的（健壯）的意思。這將是可以的，除非有在同一圖像多個好匹配。那麼上面討論的密度估計會更好。

Answer 2

你基本上尋找的是由匹配點引起的密度函數的mode。也就是說，在圖像的2D空間中，每個匹配點表示來自圖像與「目標」之間匹配的概率函數的「樣本」。您正在尋找2D密度函數具有「峯值」的點：這是大多數匹配的中心點。

有一個衆所周知的算法來找到給定樣本函數的密度函數模式，它被稱爲Mean shift。將mean-shift應用於圖像中匹配的XY座標（我將使用大小與「目標」大小成比例的圓形或三角形內核），結果應爲「目標」中心的座標「位於圖像中。

谷歌快速搜索建議this implementation均值漂移聚類。

注意：請不要與Comaniciu和Meer的mean shift segmentation混淆。