matlab三维重建：求单点三维坐标

1、imagePoints：

[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(images1, images2);

这句检测出的左图images1（10幅）和右图images2（右图)的匹配点都放在imagePoints里了。

imagePoints里面包含：

val(:,:,1,1)，val(:,:,2,1)，val(:,:,3,1)，val(:,:,4,1).。。val(:,:,10,1)——左图

val(:,:,1,2)，val(:,:,2,2)，val(:,:,3,2)，val(:,:,4,2).。。val(:,:,10,2)——右图

如：val(:,:,1,1) =


  422.0534  388.0533
  420.2280  415.1117
  418.6473  442.2738
  416.7748  469.7632
  414.9547  497.0728
  413.0186  524.6948
  449.8696  389.1462
  448.0684  416.2147
  446.3236  443.4744
  444.8677  470.9023
  442.9236  498.0588
  441.0166  525.7347
  477.4675  390.5466
  475.8771  417.3780
  474.1831  444.6885
  472.5714  471.9030
  470.8368  499.2057
  468.9650  526.8312
  505.0264  391.7716
  503.3368  418.7827
  501.9418  445.8867
  500.1907  473.0114
  498.7323  500.2057
  496.8864  527.8273
  532.7659  392.9493
  531.0341  419.8954
  529.7338  446.9584
  527.9757  474.0512
  526.2203  501.3116
  524.6926  528.8832
  560.0421  394.0138
  558.6651  421.0385
  557.1028  448.0747
  555.7111  475.1631
  554.0010  502.2796
  552.3109  529.8975
  587.5892  395.2190
  585.9765  422.0715
  584.7088  449.1354
  583.0493  476.2108
  581.3725  503.7119
  580.0380  530.9732

2、stereoParams相机内外参数

3、输入的图像为I1和I2，经过极线校正，输出为J1和J2,。
4、把J1和J2转换为灰度图，算视差disparityMap。

5、用视差图disparityMap和相机内外参stereoParams，通过reconstructScene函数得到点云（毫米mm）。

问题：

1、就算把disparityMap和stereoParams保存出来，然后改动disparityMap，执行的时候，转到RectificationParameters里面去了，有个this参数，里面包含了OriginalImageSize，matlab会检查disparityMap文件大小。