Extraction d'une matrice de mouvement fiable

[inviteedd8e948]

Bonsoir,


Dans le cadre d'un projet de traitement d'image, je dois a partir d'un certain nombres de matrices de transformation d'un meme objet en extraire une matrice fiable.
En fait pour un objet j'obtiens n matrices de transformation bruitées donc certaines complétement biaisées.
Je voudrais partir sur une estimation de type Ransac ou MLE pour estimer la pose de cette objet.
Mes matrices sont du type Mi = [Ri Ti]. Je bloque sur la méthode me permettant de travailler avec ces méthodes.
Je pensais partir sur la projections d'un point[xo,yo,zo] sur chacune des matrices mais la rotation ne sera pas modifiée.

Quelqu'un pourrait-il me donner des pistes de réflexions?

D'avance merci.
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[inviteedd8e948]

Bon j'ai peut-etre trouvé une solution mais je voudrais votre avis sur celle-ci:

- Je prends deux matrices au hasard Mi=f(vRi,Ti) Mj=f(vRj,Tj) ou vR est le vecteur de 3 composantes.
- Je calcule la moyenne vRm = (vRi+vRj)/2 Tm = (Ti+Tj)/2
- pour chaque matrice Mk je calcule l'erreur e avec Mm = f(vRm,Tm) e+= (vRk-vRm)² + (Tk+Tm)²
- si e<ebest alors Mbest = Mm.
- on recommence la boucle.

Ca serait ca ma version de Ransac pour ce problème. Mais je ne sais pas si l'erreur de translation ne prendrais pas trop d'importance dans l'erreur au détriment de
la rotation.
Je devrais peu-tetre normaliser les Ti par la norme max des Ti? Ou Soustraire au Ti la moyenne des Ti?

[inviteea028771]

Pourquoi ne pas partir sur la projection de 3 points (de pref. les éléments de la base canonique), puis d'appliquer tes algorithmes à chacune des 3 familles de points, puis de reconstruire ensuite la matrice "fiable". Il suffit alors d'avoir un algorithme qui permet de trouver le point "fiable" parmi un nuage de points