光束法空中三角测量的matlab代码

光束法空中三角测量（Bundle Adjustment）是一种常用的三维重建方法，可以同时优化多张图片的相机位姿和三维点云信息，从而得到更加准确的重建结果。下面是一个简单的基于Matlab的光束法空中三角测量代码示例：

% 读取图像坐标和相机参数
load('points.mat'); % points为N张图像中的2D点坐标，cell类型
load('params.mat'); % params为N个相机的内参和外参，cell类型

% 构建初始三维点云
P = cell2mat(points); % 将所有2D点坐标合并成一个矩阵
X = triangulate(P, params); % 利用两张图像的2D点坐标和相机参数进行三角测量，得到初始三维点云

% 构建初始相机位姿
cam_poses = cell2mat(params); % 将所有相机参数合并成一个矩阵，每列为一个相机的内参和外参
num_poses = size(cam_poses, 2) / 6; % 计算相机个数
poses = zeros(num_poses, 6); % 初始化相机位姿
for i = 1:num_poses
    poses(i, :) = cam_poses((i-1)*6+1:i*6);
end

% 构建初始投影误差
residuals = compute_residuals(P, X, poses); % 根据初始相机位姿和三维点云计算投影误差

% 光束法优化
options = optimoptions('lsqnonlin', 'Jacobian', 'on'); % 配置优化选项
[x,~,~,flag] = lsqnonlin(@(x) compute_residuals(P, X, reshape(x, [], 6)), poses(:), [], [], options); % 光束法优化
if flag <= 0
    error('Optimization failed!');
end

% 更新相机位姿和三维点云
poses = reshape(x, [], 6); % 优化后的相机位姿
X = triangulate(P, num_poses, poses); % 重新三角测量得到优化后的三维点云

其中 `triangulate` 函数用于进行三角测量，`compute_residuals` 函数用于计算投影误差，`lsqnonlin` 函数用于进行非线性优化。需要根据实际情况修改输入参数和函数实现。