随机抽样

在图像匹配任务中，RANSAC算法被用来提高匹配的可靠性。当使用两个相机拍摄同一场景时，同一元素在不同视角下会被捕捉。前面讨论了特征点匹配并强调了极线约束在匹配可靠度中的作用。本节聚焦如何结合已知的极线约束，通过RANSAC算法计算基础矩阵并匹配图像特征。

实现这一过程的关键是创建一个类，封装了鲁棒匹配的各个步骤。这个类需要指定特征检测器和描述子。其核心方法`match`返回匹配项、关键点和基础矩阵。匹配步骤包括特征点检测、描述子计算、特征匹配和基于基础矩阵的过滤。

在匹配过程中，特征点的描述子被用于比较，以提高匹配质量。使用`cv::BFMatcher`类进行特征匹配时，交叉检查标志被加入以进一步提升匹配精度。最终，RANSAC算法作为过滤测试的一部分，通过排除不符合极线约束的匹配项来提高基础矩阵的准确性。

使用`RobustMatcher`类进行图像匹配非常简便，只需提供特征检测器和描述子。该类提供了一种有效且灵活的方法来处理匹配问题。

在实际应用中，通常能得到合理的匹配结果。但需注意，基础矩阵对应的对极线上有时会出现错误匹配。这在很大程度上归因于匹配过程中数据质量的不确定性。为解决这一问题，RANSAC算法被引入，通过随机采样和一致性检验，确保基础矩阵的计算可靠性。

RANSAC算法的工作原理基于从数据集中随机选择最少数量的数据点（对于基础矩阵，至少需要8个匹配对）进行估算。通过验证剩余匹配项是否满足根据该矩阵得到的极线约束，可以识别出优质匹配项。最终结果是具有最大支撑集的矩阵，其准确性较高。

计算基础矩阵的可信度依赖于选取匹配项的数量和比例。通过调整RANSAC算法的参数，可以控制选取次数和匹配项的可信度等级，以平衡计算复杂度、匹配项数量和匹配集质量。

为了进一步改进匹配结果，可以采用以下方法：

• 改进基础矩阵：利用所有匹配项重新估算基础矩阵，可能采用线性的8点算法求解超定方程组。这种方法可能得到更准确的基础矩阵。

  
  



• 改进匹配项：利用已知的基础矩阵和极线约束，通过`cv::correctMatches`函数修正匹配项，以满足极线约束，从而提高匹配精度。

  
  

通过结合RANSAC算法和其他优化技术，可以有效提升图像匹配的可靠性，实现更准确的特征点对应。