最小化重投影誤差

最小化重投影誤差是攝影測量中的一個關鍵目標，它涉及到將立體像對中的左眼和右眼影像對應到地面上的同一個點。重投影誤差是衡量影像匹配精度的指標，它表示匹配點在左眼和右眼影像中的位置與其在地面上的實際位置之間的偏差。

最小化重投影誤差通常通過最小化一個稱為重投影誤差總和（Sum of Residual Errors, SRE）的參數來實現。SRE是所有匹配點的重投影誤差的總和，它可以用以下公式表示：

[ SRE = \sum_{i=1}^{n} e_i^2 ]

其中，( e_i ) 是第 ( i ) 個匹配點的重投影誤差。

為了最小化SRE，通常會使用一些優化算法，例如Levenberg-Marquardt算法或梯度下降算法。這些算法會疊代地調整相機參數和匹配點的三維坐標，以減少SRE的值。

在實際應用中，最小化重投影誤差還需要考慮其他因素，例如相機內參的精度、影像的質量和匹配點的可靠性等。因此，通常會結合多種方法來提高重投影誤差的精度。