Это может быть связано с точностью калибровки - как внутренняя (т.е. та же модель камеры - и как она обрабатывает искажения), так и внешняя (то есть камера представляет в реальном пространстве ). Вместе, конечно, они определяют предельную точность вашего повторного проецирования.
Есть ли у вас погрешность калибровки камеры - с точки зрения повторного проецирования MSE?
В моем опыте часто заметна кумулятивная ошибка при простой итерации по последующим изображениям. Часто необходимо выполнить некоторую форму глобальной оптимизации, чтобы сначала исправить положения для всех поз камеры.
Точность вашей оценки несоответствия также является фактором. Не только с точки зрения используемого вами алгоритма, но также в отношении базовой стереофонической линии и того, как она соотносится с размером / природой рассматриваемого объекта (насколько вогнутым / выпуклым), и с какой частотой дискретизации изображений вы берете ( и качество этих изображений - экспозиция / глубина резкости / и т. д.).
По сути, насколько "выключены" ваши облака точек? Они близки к выравниванию (вы могли бы сделать немного ICP перед триангуляцией ...). Они ближе к «центру» перепроецирования? Они хуже для проекций, взятых с противоположных изображений на противоположных сторонах объекта?
Помните также, что (из-за дискретной выборки) вы не должны ожидать, что точки когда-либо будут заново проецироваться точно "сверху" друг на друга. Некоторая форма операции биннинга во время триангуляционного конвейера обычно происходит для обработки этого (следовательно, большая часть исследовательских работ в визуальном корпусе -> вокселях -> марширующих кубах -> триангулированной поверхности вокруг этого ...)
Вы проверили MeshLab Кстати?