SAC-IA算法是採樣一致性初始配準算法的簡稱
基本介紹
- 中文名：採樣一致性初始配準算法
- 外文名：SAC-IA算法
對於初始的變換矩陣估計，貪婪的初始配準方法工作量很大，它使用了點雲數據旋轉不變的特性。但計算複雜度較高，因為在合併的步驟需要查看所有的可能的對應關係。有可能只能得到局部最優解。
因此，我們採用採樣一致性方法，試圖保持相同的對應關係而不用了解所有對用關係的所有組合。我們從候選對應關係中進行大量的採樣，通過查看非常大量的對應關係，快速找到一個好的變換。即所謂採樣一致性初始配準。
最後使用Levenberg-Marquardt算法進行非線性局部最佳化。
隨機採樣一致性（SAC-IA）確定內部點去除離群點 實現去除錯誤對應點對。
隨機採樣一致性（SAC-IA）初始配準。
