RANSAC是“RANdom SAmple Consensus（随机抽样一致）”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果；为了提高概率必须提高迭代次数。该算法最早由Fischler和Bolles于1981年提出。
RANSAC的基本假设是：
（1）数据由“局内点”组成，例如：数据的分布可以用一些模型参数来解释；
（2）“局外点”是不能适应该模型的数据；
（3）除此之外的数据属于噪声。
局外点产生的原因有：噪声的极值；错误的测量方法；对数据的错误假设。
RANSAC也做了以下假设：给定一组（通常很小的）局内点，存在一个可以估计模型参数的过程；而该模型能够解释或者适用于局内点。
MATLAB实验：一组二维点，包含误差很大的点，如果直接用最小二乘法，求出的模型是不对的。而一个好的方法就是用RANSAC算法剔除误差较大的点，获得最大的支持集合，用此最大支持集合求出最佳的模型。
下图是二维点集合：
如下是用最小二乘法直接求模型的结果(蓝线)：
下边用ransac算法剔除误差较大的点(红线)：
源代码连接：http://download.csdn.net/detail/freecloud_insky/；
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