在特征匹配算法中，仿射变换常用于实现不同图像之间的几何校准和对齐。以下是一些常见的仿射变换模型：

  1. 平移变换：平移变换是指通过平移图像的每个像素点来实现图像的整体平移。平移变换只有两个参数，即水平和垂直方向上的平移距离。

  2. 旋转变换：旋转变换是指围绕图像中心点旋转图像。旋转变换只有一个参数，即旋转角度。

  3. 缩放变换：缩放变换是指按照一定比例在水平和垂直方向上对图像进行缩放。缩放变换有两个参数，即水平和垂直方向上的缩放因子。

  4. 剪切变换：剪切变换是指通过调整图像的某一方向上的像素间距来改变图像形状。剪切变换有两个参数，即水平和垂直方向上的剪切因子。

  5. 倾斜变换：倾斜变换是指在水平和垂直方向上分别进行缩放和剪切变换，使得图像产生倾斜效果。倾斜变换有两个参数，即水平和垂直方向上的缩放因子和剪切因子。

  这些仿射变换模型可以通过计算特征点的坐标变换矩阵来实现。一般情况下，通过对图像中的特征点进行匹配，可以估计出对应的仿射变换模型，然后利用该模型对图像进行校准和对齐。在图像处理和计算机视觉领域，这些仿射变换模型被广泛应用于图像配准、图像拼接、图像纠正等任务中。