コンピュータステレオビジョン
最小二乗測度は、個々の点 z ( x , y ) {\displaystyle z(x,y)} での深さが与えられている立体画像の情報量を測るために使うことができる。まず、ある画像を他の画像の観点から表現するために必要な情報を導き出す。これを I m {\displaystyle I_{m}} と呼ぶ。
色の違いを公平に測るためには、色差関数を用いる必要がある。色差関数は色差cdを以下のように記述する。2つの画像間のカラーマッチングを記録するために必要な情報の尺度は
I m ( z 1 , z 2 ) = 1 σ m 2 ∑ x , y cd  ( color 1  ( x , y + k z 1 ( x , y ) ) , color 2  ( x , y ) ) 2 {\displaystyle I_{m}(z_{1},z_{2})={\frac {1}{\sigma _{m}^{2}}}\sum _{x,y}\operatorname {cd} (\operatorname {color} _{1}(x,y+{\frac {k}{z_{1}(x,y)}}),\operatorname {color} _{2}(x,y))^{2}}
である。
画像の滑らかさについての仮定がなされている。2つのピクセルは、それらが表すボクセルが近いほど、同じ色になる可能性が高いと仮定する。
従来型の構造化光ビジョン(structured-light vision, SLV)は構造化光やレーザーを用いて、プロジェクターとカメラの対応関係を求める。