第四章 實驗結果
4.1 三焦張量過濾前後的評估
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第四章 實驗結果
4.1 三焦張量過濾前後的評估
在本篇論文研究流程中先將三焦張量的幾何關係在三張影像進行實驗，從 3.2.2 節的結果可以發現三焦張量確實可以將 Bundler 對應點的準確性提升。也因 此我們將三焦張量的幾何特性擴增到多張影像上，刪除不符合的對應點，使任三 張影像皆具有此關係。在我們實驗中總共有三組實驗影像，分別為使用 3ds Max 建構場景拍攝八張不同角度的影像，如圖 33，論文中將其命名為實驗影像(一)；
另外兩組為網路中具有公信力 benchmark 網站的實驗資料，同樣對某一建築物在 八個角度拍攝的影像，如圖 35 和圖 36，論文中將其命名實驗影像(二)和實驗影 像(三)。首先我們先以實驗影像(一)3ds Max 建構的場景進行實驗，觀察其結果，
如表 4。表中最左邊的一欄代表任一張影像，第一列分別表示每一回合過濾對應 點後的結果，而次數代表該回合刪除權重多大以上的對應點，並且與過濾前的平 均誤差情形做比照，例如第三回刪除權重 3 次以上的對應點其第一張影像所有對 應點平均誤差為 28.7322 像素，而過濾前為 44.2164 像素。以下數據表示方式皆 以此形式做呈現。
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第五張 6.0431 9.2567 2.8167 3.0013 2.6790 2.6785 第六張 11.0636 10.7795 12.3393 4.8596 12.4603 12.4587 第七張 15.8990 15.6093 14.9944 28.8898 14.8415 14.8403 第八張 19.0727 35.1052 31.3568 9.7690 31.1439 31.1495 單位：像素(pixel)
過濾前 第十六回
刪除 3 次
第十七回 刪除 3 次
第十八回 刪除 3 次
第十九回 刪除 3 次
第二十回 刪除 3 次 第一張 12.2411 5.9056 12.9899 50.6744 30.6845 12.8267 第二張 13.6997 6.6407 14.5168 31.6077 78.8600 14.2672 第三張 7.2656 3.3272 7.6999 18.0734 21.7845 7.4376 第四張 4.2761 2.0211 4.3993 9.4843 13.5908 4.1510 第五張 6.0431 2.9325 6.2532 17.8350 16.2002 6.1684 第六張 11.0636 4.7142 11.7403 8.0238 12.2154 12.0178 第七張 15.8990 32.8698 18.3032 19.7721 19.1402 17.4140 第八張 19.0727 9.0576 20.7616 37.6612 33.7816 21.5600 單位：像素(pixel)
過濾前 第二十一回
刪除 3 次 第一張 12.2411 0.1675 第二張 13.6997 0.0808 第三張 7.2656 0.1581 第四張 4.2761 0.1250 第五張 6.0431 0.1102 第六張 11.0636 0.1590 第七張 15.8990 0.2590 第八張 19.0727 0.3665
單位：像素(pixel)
以這組實驗與上一組網路資料比較起來整體誤差情況是降低許多的。而實驗 影像(三)與先前刪除對應點不同的地方在於加入從最高次數開始刪除的機制。這 樣的方式才能真正發揮重覆執行三焦張量的優勢，若對應點數量不夠多的情況下 一次刪除掉太多對應點會將好的組合也刪除，導致最後刪除的狀況不盡理想。然 而，在我們這組實驗中第二十一回的結果比預想中降低的幅度還要更大，每一張
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影像平均誤差都在 1 個像素以下。從這邊我們也可以很清楚的了解對應點的組合 狀況會很強烈影響投影矩陣的產生結果。另外，也同時發現三焦張量的幾何特性 確實能夠使影像間對應點準確率大大的提升。
在這幾組的實驗中，我們也在刪除對應點的情況中發現一些特性以及問題。
1. 對應點刪除的狀況可能存在互補的特性。也就是當某一張影像誤差降低很多 將會使其他張影像誤差則整體上升，反之亦然。
2. 終止條件不知該如何設定。因為我們是以正確的資料進行評估，但實際執行 網路影像是沒有這些資料的，所以無法判斷第幾回合會產生較好的結果，
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