RANSAC

图像拼接中看到了特征匹配的部分，特征匹配主要是特征点的匹配。在特征点匹配的时候，首先进行粗匹配，粗匹配通常是进行一对匹配点进行对比，误差越小越可能是一对匹配点；精匹配方法中，我们可以用到RANSAC(Random Sample Consensus 随机抽样一致性)算法。
RANSAC可以用于图片的拼接技术。在多幅图像合成时，事先会在待合成的图片中提取一些关键的特征点。计算机视觉的研究表明，不同视角下物体往往可以通过一个透视矩阵（单应矩阵）（3X3或2X2）的变换而得到。RANSAC被用于拟合这个模型的参数（矩阵各行列的值），由此便可识别出不同照片中的同一物体。