使用matlab编写一份程序，要求该程序利用连续法（或单独法）像对相对定向方法对实测的立体像对左右片像点坐标，解算出两张像片的相对定向元素，评定相对定向元素的精度以及像点坐标量测的精度。

在MATLAB中编写一个连续法或单独法的相对定向程序，可以分为以下几个步骤：

1. **数据准备**:
- 导入左右两幅立体图像的灰度或深度图数据，通常以矩阵形式存在。
- 提取像点特征，如SIFT、SURF或其他描述符。

2. **匹配对应点**:
- 使用特征匹配算法（如FLANN匹配、Brute Force等）找出两幅图像之间的对应点对。

3. **初步估计**:
- 对于连续法，通过单应性矩阵的粗略估计（如RANSAC或者其他迭代方法），从众多匹配点对中选择最可靠的。

4. **精确求解**:
- 使用像点坐标和对应的匹配点计算单应性矩阵，对于单独法，这一步可能只处理选定的匹配点；对于连续法，需要迭代调整单应性，直到满足特定的终止条件。

5. **精度评估**:
- 计算RMS reprojection error（均方残差）来评估匹配点在重建图像上的位置误差，这是相对定向元素精度的一个指标。
- 可以通过多次迭代或使用其他稳健估计方法提高结果的稳定性，并再次评估精度。

6. **像点坐标的精度**:
- 通过比较原始像点和重建像点的距离，或者利用像片内几何模型（例如相机模型）来推断像素尺度的变化，以此评估像点坐标的测量精度。

7. **程序编写**:
- 将以上步骤封装成函数或类，以便复用和调试。

function [relativeOrientation, accuracy] = relativeOrientationMethod(imageL, imageR, featureDetector, descriptorExtractor)
    % ... (剩下的步骤实现)
end

% 调用函数并分析结果
[relOri, accuracy] = relativeOrientationMethod(leftImage, rightImage, 'sift', 'bruteforce');