摘要
单应性矩阵估计是计算机视觉领域中的一个基础问题，其在图像匹配、图像拼接、相机标定、三维重建等方面具有重要应用。
传统方法通常依赖于特征点提取和匹配，但在图像特征不明显、存在遮挡或光照变化等复杂场景下容易出现误匹配，进而影响估计精度。
近年来，深度学习的兴起为单应性矩阵估计提供了新的解决思路。
本文首先介绍了单应性矩阵和深度学习的相关概念，然后重点综述了基于深度学习的单应性矩阵估计方法的研究现状，包括特征提取网络、单应性矩阵回归网络、损失函数设计等方面的研究进展，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了该领域存在的问题和挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：单应性矩阵；深度学习；计算机视觉；图像匹配；特征提取
单应性矩阵是一个描述两个平面之间映射关系的3x3矩阵，它建立了图像平面上的点与另一个图像平面上的点之间的对应关系。
在计算机视觉领域，单应性矩阵估计有着广泛的应用，例如图像拼接、图像配准、相机标定、三维重建等。
传统的单应性矩阵估计方法通常依赖于特征点提取和匹配，例如SIFT、SURF、ORB等算法。
这些方法首先从图像中提取特征点，然后通过描述符匹配建立特征点之间的对应关系，最后利用RANSAC等算法剔除误匹配并估计单应性矩阵。
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