解释以下伪代码：Algorithm 1 One-Point RANSAC for Scale Estimation Input: {sk }K 1 and {τk }K 1 . Initialize: p = 0.99, i =: 0, NT := 105, and |I ˜s| := 0. 1: while i ≤ NT do 2: Randomly pick a scale si from {sk }K 1 . 3: Find a consensus set Ii s according to (8). 4: if |Ii s | > |I ˜s| then 5: Estimate a refined scale si according to (10). 6: Find a refined consensus set Ii s . 7: |I ˜s| := |Ii s |, I ˜s := Ii s , ˜s := si . 8: Update NT according to (3). 9: end if 10: i := i + 1; 11: end while Output: the optimal scale ˜s and the inlier set I ˜s

这是一个用于估计尺度的单点RANSAC算法，其中输入包括K个尺度值{sk}和阈值{τk}。算法初始化一些参数，包括p（置信度），i（当前迭代次数），NT（最大迭代次数）和|I~s|（当前最优的内点集合数量）。在while循环中，随机选择一个尺度si，根据公式（8）找到一致性集合Iis。如果|Iis| > |I~s|，则根据公式（10）估计一个精确的尺度si，并找到一个精确的一致性集合Ii s。更新最优的内点集合I~s和尺度值~s。根据公式（3）更新NT，最后输出最优的尺度~s和内点集合I~s。