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题目是针对比较不同时间采集同一景物的两幅图像，或者同一时间由不同传感器采集的两幅图像的实际问题提出的,并且已经给定了两组通过一定方法所选取的特征点,题目不是要求找出选取特定点的方法,而是对两幅图的特征点进行匹配.
现在，假设第一个点集中有m个点，第二个点集中有n个点，第二个点集中的点是第一个点集中的点经过某个平移和旋转得到，但由于噪声的作用，点的相对位置有微小的变化，而且第一个点集中可能有部分点（称为缺少点）在第二个点集中找不到对应点，第二个点集中可能随机出现一些新的点（称为伪点），通常m和n的大小范围为从30到400之间。
如果考虑平移和旋转的情况,如何设计模型.
我所遇到的是如何剔除
<b>第一个点集中所有的在第二个点集中没有匹配的点
第二个点集中所有的在第一个点集中没有匹配的点
到底怎样来衡量平移和旋转，是否认为第一个点集中的点对第二个点集中的点平移和旋转都是一样的，即整幅图在平移和旋转。
如果考虑每个点的平移量和旋转量是其坐标的函数，即每个点的平移量和旋转量都不同，这样合不合理？
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发表于 2003-7-13 23:11:52
发表于 2003-7-14 05:30:30