1樓：
一、特徵點（角點）匹配
影象匹配能夠應用的場合非常多，如目標跟蹤，檢測，識別，影象拼接等，而角點匹配最核心的技術就要屬角點匹配了，所謂角點匹配是指尋找兩幅影象之間的特徵畫素點的對應關係，從而確定兩幅影象的位置關係。
角點匹配可以分為以下四個步驟：
1、提取檢測子：在兩張待匹配的影象中尋找那些最容易識別的畫素點（角點），比如紋理豐富的物體邊緣點等。
2、提取描述子：對於檢測出的角點，用一些數學上的特徵對其進行描述，如梯度直方圖，區域性隨機二值特徵等。檢測子和描述子的常用提取方法有：
sift，harris，surf，fast，agast，brisk，freak，brisk，brief/orb等。
3、匹配：通過各個角點的描述子來判斷它們在兩張影象中的對應關係，常用方法如 flann等。
4、消噪：去除錯誤匹配的外點，保留正確的匹配點。常用方法有kdtree，bbf，ransac，gtm等。
二、sift匹配方法的提出
為了排除因為影象遮擋和背景混亂而產生的無匹配關係的關鍵點，sift的作者lowe提出了比較最近鄰距離與次近鄰距離的sift匹配方式：取一幅影象中的一個sift關鍵點，並找出其與另一幅影象中歐式距離最近的前兩個關鍵點，在這兩個關鍵點中，如果最近的距離除以次近的距離得到的比率ratio少於某個閾值t，則接受這一對匹配點。因為對於錯誤匹配，由於特徵空間的高維性，相似的距離可能有大量其他的錯誤匹配，從而它的ratio值比較高。
顯然降低這個比例閾值t，sift匹配點數目會減少，但更加穩定，反之亦然。
lowe推薦ratio的閾值為0.8，但作者對大量任意存在尺度、旋轉和亮度變化的兩幅**進行匹配，結果表明ratio取值在0. 4~0.
6 之間最佳，小於0. 4的很少有匹配點，大於0. 6的則存在大量錯誤匹配點，所以建議ratio的取值原則如下:
ratio=0. 4：對於準確度要求高的匹配；
ratio=0. 6：對於匹配點數目要求比較多的匹配；
ratio=0. 5：一般情況下。
三、常見的sift匹配**
1、vlfeat中sift toolbox中的vl_ubcmatch.c使用的是普通的歐氏距離進行匹配（該sift**貢獻自andrea
vedaldi）。
2、lowe的c++**中使用的是歐氏距離，但是在matlab**中為了加速計算，使用的是向量夾角來近似歐氏距離：先將128維sift特徵向量歸一化為單位向量（每個數除以平方和的平方根），然後點乘來得到向量夾角的餘弦值，最後利用反餘弦（acos函式）求取向量夾角。實驗證明lowe的辦法正確率和耗時都很不錯。
同樣，也可以採用knnsearch函式求最近點和次近點：knnsearch採用euclidean距離時得到的結果與lowe採用的近似方法結果幾乎一致，正好印證了模擬歐氏距離的效果。
3、rob hess的opensift採用了kdtree來對匹配進行優化。
4、csdn大神v_july_v實現了kdtree+bbf對sift匹配的優化和消除錯誤匹配：從k近鄰演算法、距離度量談到kd樹、sift+bbf演算法
- 結構之法 演算法之道 - 部落格頻道 - csdn.net。
5、opencv中features2d實現的sift匹配有多種matcher：vectordescriptormatcher，bfmatcher（brute-force descriptor matcher），ferndescriptormatcher，onewaydescriptormatcher，flannbasedmatcher 等等。目前只知道採用knnsearch，提供了多種距離度量方式，具體區別不懂。
2樓：匿名使用者
主要流程是：
(1) 從樣本集中隨機抽選一個ransac樣本，即4個匹配點對(2) 根據這4個匹配點對計算變換矩陣m
(3) 根據樣本集，變換矩陣m，和誤差度量函式計算滿足當前變換矩陣的一致集consensus，並返回一致集中元素個數
(4) 根據當前一致集中元素個數判斷是否最優(最大)一致集，若是則更新當前最優一致集
(5) 更新當前錯誤概率p，若p大於允許的最小錯誤概率則重複(1)至(4)繼續迭代，直到當前錯誤概率p小於最小錯誤概率
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