算法簡述：RANSAC算法，由Fischler和Bolles在1981年提出。該算法專為處理包含大量錯誤數(shù)據(jù)的情況設(shè)計，尤其適用于自動圖像分析，依賴于錯誤特征檢測器提供數(shù)據(jù)。RANSAC算法屬于確定性算法類別，其每一步驟都具有確定性。基本假設(shè)：在給定點集和待擬合模型的情況下，RANSAC算法的實現(xiàn)流程包括確定模型參數(shù)。這一過程旨在找出最能代表點集的模型參數(shù)。基本實現(xiàn)流程：通過隨機選擇點集的子集并嘗試擬合模型，不斷重復(fù)這一過程。每一次迭代都包含兩個階段：第一階段隨機選擇點集的子集；第二階段基于所選子集嘗試擬合模型，并評估其有效性。迭代過程持續(xù)進行，直至找到最佳模型參數(shù)。結(jié)合光流：RANSAC算法與光流結(jié)合，用于兩幅圖像對齊。該方法通過確定匹配點和基礎(chǔ)矩陣，實現(xiàn)圖像對齊。實現(xiàn)這一過程的詳細步驟與RANSAC算法的基本實現(xiàn)流程相似，但特別關(guān)注于光流特征。應(yīng)用案例：RANSAC算法在圖像對齊中的應(yīng)用展示了其在實際問題解決中的有效性和廣泛適用性，尤其在處理含有大量錯誤數(shù)據(jù)的場景中。