我正在尝试使用RANSAC实现用于估计两个图像之间的基本矩阵的算法。到目前为止，我已经使用Harris角点检测找到了兴趣点。我坚持使用这些兴趣点计算推定的对应关系。我不想使用matlab工具箱，我想知道从两个图像及其实现中学习相应点提取的方法。我已经阅读过有关块匹配的内容，但还没有完全理解它的概念。任何样本和指南都可以帮助我更好地理解这个问题。
提前致谢。
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有许多方法可以搜索相应的兴趣点，但它们通常基于使用周围图像的特征来描述每个兴趣点，并且对于一个图像中的每个点，比较其周围和＃39; s对其他图像中其他兴趣点周围特征的特征。
现在假设您已决定仅考虑每个感兴趣点周围的平方区域（块），该区域包含该点周围图像的强度值。现在，您可以比较这些块，并匹配彼此接近的块。现在的问题是如何定义＆＃34;关闭＆＃34;或者换句话说，如何定义您用来比较这些块的距离度量。 有很多方法，例如，你可以使用两个块之间的绝对差值和，这意味着你可以减去两个块，取结果块的绝对值，然后对这个结果块中的所有值求和，获得表示这些块有多接近的标量值。如果此距离小于给定阈值，则可以认为这两个块匹配。这基本上就是块匹配的作用。
类似地，您可以定义其他类型的区域来描述您的interes点，例如通过更改它们的形状，大小，方向等，并为这些兴趣点创建更复杂的描述符，这些描述符可能捕获更多可区分的特征（如果您的目的是在以后匹配它们，则非常需要。）
如果您想了解有关该主题的更多信息，我认为此演示文稿可以帮助您入门： http://courses.cs.washington.edu/courses/cse455/09wi/Lects/lect6.pdf