估计RANSAC中2D-2D对应的相对姿态

Question

从基本矩阵分解中，我们获得成对反射矩阵的旋转和平移。对于每个特征三角测量，这导致4个可能的(Rc,c', tc,c')对。 我在RANSAC中使用基本矩阵估计来检测异常值。因此，在每次Ransac迭代中，我都会执行以下操作：

1. 使用五点算法估算基本矩阵。
2. 分解必要的矩阵，导致4 (Rc,c', tc,c')。
3. 计算对应于数据集的每个3D点的预先计算阈值的重投影误差的内部数量。

我的问题是，我应该重复计算3D点的4种可能性的重投影误差，还是可以在计算整个数据集的重投影误差之前执行消歧并获得一个3D点？

如果事先可以消除歧义，我们需要3个3D点，如何确保这些点是内部而不是oulier？