针对非刚体匹配图像的外点去除问题，提出了一种多匹配模型估计方法。首先，考虑到匹配点集合中可能存在高外点率，用基于近邻内点分布的一致性对匹配点集合的内点率进行提升；然后，为了降低内点距离误差阈值对内点提取的影响，用内点距离误差边缘化进行多模型估计；最后，考虑到提取的内点集合中可能残留部分外点，用基于匹配点位置变化矢量方向的一致性对残留外点进行去除。实验中，所提方法与MAGSAC、NM-NET、P-NAPSAC、SC-RANSAC、Adalam、OANET、SuperGlue、PEARL、Multi-H、Multi-X以及CONSAC等方法进行对比，结果表明所提方法的内点距离误差可降低30%以上，...