A Generalization of CLAP from 3D Localization to Image Processing, A Connection With RANSAC & Hough Transforms

📄 arXiv: 2509.13605v1 📥 PDF

作者: Ruochen Hou, Gabriel I. Fernandez, Alex Xu, Dennis W. Hong

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-09-17

💡 一句话要点

CLAP算法泛化：从3D定位到图像拼接，并揭示其与RANSAC和Hough变换的联系

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: CLAP算法 聚类 异常值剔除 机器人定位 图像拼接

📋 核心要点

  1. 现有定位和图像处理方法在噪声和异常值存在时表现不佳，鲁棒性不足。
  2. CLAP算法通过聚类抑制噪声，减轻错误特征匹配的影响，提高鲁棒性。
  3. 论文将CLAP算法从2D定位推广到3D定位和图像拼接，并分析了其与RANSAC和Hough变换的联系。

📝 摘要（中文）

本文将先前在RoboCup 2024国际人形机器人足球比赛中获得冠军的2D定位算法CLAP（Clustering to Localize Across $n$ Possibilities）推广到更广泛的框架，包括3D定位和图像拼接。CLAP算法以其对异常值的鲁棒性而著称，它利用聚类来抑制噪声并减轻错误特征匹配的影响。这种基于聚类的策略提供了一种替代传统异常值剔除方案（如RANSAC）的方法，后者通过所有数据点的重投影误差来验证候选对象。此外，本文还阐述了CLAP、RANSAC和Hough变换之间的关系。CLAP的泛化具有广泛的适用性，可以成为处理噪声和不确定性的有效工具。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在存在大量噪声和异常值的情况下，如何实现鲁棒的定位和图像处理的问题。现有的方法，例如RANSAC，虽然能够处理异常值，但在数据量大或异常值比例高时，计算复杂度会显著增加，效率降低。此外，传统的基于最小二乘的方法对异常值非常敏感，容易产生错误的估计。

核心思路：CLAP算法的核心思路是利用聚类来识别和过滤掉异常值。通过将特征点或候选解进行聚类，将属于同一目标的特征点聚集在一起，而将异常值分散在不同的簇中或形成孤立点。这样，就可以通过选择最大的簇或具有代表性的簇来获得更准确的定位或图像拼接结果。这种方法的核心在于假设正确的解或特征点在数据集中占据多数，因此可以通过聚类来找到这个多数集合。

技术框架：CLAP算法的整体框架通常包括以下几个步骤：1) 特征提取：从图像或其他传感器数据中提取特征点或候选解。2) 相似性度量：定义特征点或候选解之间的相似性度量，例如欧氏距离、角度差等。3) 聚类：使用聚类算法（如K-means、DBSCAN等）将特征点或候选解进行聚类。4) 簇选择：选择具有代表性的簇，例如最大的簇或具有最高密度的簇。5) 结果估计：基于选择的簇中的特征点或候选解来估计最终的结果，例如位姿、变换矩阵等。

关键创新：CLAP算法的关键创新在于将聚类方法应用于异常值剔除，提供了一种替代传统RANSAC等方法的方案。与RANSAC相比，CLAP不需要迭代地随机选择样本并验证模型，而是通过聚类一次性地将数据分成不同的组，从而提高了效率。此外，CLAP算法对聚类算法的选择具有一定的灵活性，可以根据具体问题的特点选择合适的聚类算法。

关键设计：CLAP算法的关键设计包括：1) 相似性度量的选择：合适的相似性度量能够更好地反映特征点或候选解之间的关系，从而提高聚类的效果。2) 聚类算法的选择：不同的聚类算法适用于不同的数据分布，需要根据具体问题的特点选择合适的聚类算法。3) 簇选择策略：选择合适的簇选择策略能够更好地过滤掉异常值，从而提高结果的准确性。例如，可以选择最大的簇，也可以选择具有最高密度的簇，还可以根据簇的形状和大小来选择。

📊 实验亮点

论文将CLAP算法从2D定位推广到3D定位和图像拼接，验证了其泛化能力。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但强调了CLAP算法在处理噪声和异常值方面的优势。通过与RANSAC和Hough变换的联系分析，进一步揭示了CLAP算法的内在机制和潜在应用。

🎯 应用场景

CLAP算法具有广泛的应用前景，包括机器人定位、增强现实、三维重建、图像拼接、目标识别等领域。该算法尤其适用于噪声较大、异常值较多的场景，例如在光照变化剧烈、遮挡严重的环境中进行机器人定位，或者在存在大量错误匹配的情况下进行图像拼接。未来，CLAP算法可以与其他技术相结合，例如深度学习，以进一步提高其性能和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

In previous work, we introduced a 2D localization algorithm called CLAP, Clustering to Localize Across $n$ Possibilities, which was used during our championship win in RoboCup 2024, an international autonomous humanoid soccer competition. CLAP is particularly recognized for its robustness against outliers, where clustering is employed to suppress noise and mitigate against erroneous feature matches. This clustering-based strategy provides an alternative to traditional outlier rejection schemes such as RANSAC, in which candidates are validated by reprojection error across all data points. In this paper, CLAP is extended to a more general framework beyond 2D localization, specifically to 3D localization and image stitching. We also show how CLAP, RANSAC, and Hough transforms are related. The generalization of CLAP is widely applicable to many different fields and can be a useful tool to deal with noise and uncertainty.