在實際應用中，處理視圖之間的對應關係未知的情況可以採用幾種策略。首先，可以使用特徵匹配技術，例如SIFT或ORB等特徵檢測和描述子算法，來自動識別和匹配不同視圖中的關鍵點。這些特徵可以幫助建立視圖之間的對應關係，從而為後續的對齊提供基礎。
其次，還可以考慮使用機器學習方法，特別是深度學習技術，來學習視圖之間的對應關係。通過訓練一個神經網絡來預測不同視圖之間的對應點，可以在缺乏明確對應的情況下進行有效的對齊。
此外，還可以利用圖論中的方法，將視圖和點的關係建模為一個圖，然後使用圖的遍歷或最短路徑算法來推斷視圖之間的對應關係。這種方法可以在視圖之間存在部分重疊的情況下，通過分析圖的結構來獲得對應關係。