鲁棒模型拟合中指导性采样的原理、算法及在运动分割中的创新应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在计算机视觉领域，鲁棒模型拟合作为一项关键技术，旨在从包含噪声、离群点等干扰的数据中准确估计模型参数，其广泛应用于消失点检、3D重构、运动分割等诸多重要任务。在实际场景中，数据往往受到各种因素的影响，如传感器误差、环境噪声以及遮挡等，导致大量离群点的出现，这给模型拟合带来了巨大挑战。例如在自动驾驶场景下，车辆传感器获取的点云数据可能因周围物体的遮挡、反射等原因产生离群点，若不能有效处理这些离群点，会严重影响对车辆周围环境的感知和理解，进而威胁行车安全。因此，鲁棒模型拟合对于提高计算机视觉系统