ransac算法

在处理特征点匹配时，即使使用了描述子距离作为约束，仍可能出现误匹配问题。通过单纯提高阈值来剔除错误匹配，虽然能提升精度，但也会减少正确匹配的数量。为解决这个问题，RANSAC算法提供了有效的解决方案。

RANSAC，即随机抽样一致算法，假设数据背后存在某种规律。在特征点匹配中，它利用单应矩阵的变换规律，通过随机选取并验证匹配对来寻找最佳匹配。RANSAC算法的步骤如下：

1. 随机选取4对特征点，计算出单应矩阵。


2. 将第一帧特征点通过单应矩阵在第二帧中重投影，对比实际坐标与匹配坐标，距离小于阈值的视为正确匹配。


3. 重复步骤1和2，比较各次循环的正确匹配数量，选取匹配对最多的一次作为最终结果，剔除错误匹配，输出正确匹配对。

CV::findHomography函数是Matlab库中用于计算单应矩阵的工具，它同时能筛选出满足单应矩阵条件的特征点对，优化匹配过程。函数接收输入为两个图像的特征点坐标，以及多个参数，如最大迭代次数和置信区间。通过比较输出的掩码矩阵（非零元素表示满足条件的点），可以进一步筛选出有效的匹配对。

为了直观展示RANSAC优化特征点匹配的实践，一个示例程序通过ORB特征点匹配，首先使用最小汉明距离初步筛选，然后应用findHomography函数（选择RANSAC方法），筛选出高质量的匹配，并最终绘制优化后的匹配结果。这个过程强调了RANSAC算法在提高匹配精度方面的关键作用。