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针对立体像对相对定向时错误匹配点难以剔除的问题,提出了一种分块的立体像对相对定向方法.该方法先对影像上的特征点进行分块,基于各个数据块间的抽样一致性原则选择分布合理的特征点以计算基础矩阵的初始值.然后,以点到极线的距离最小化为判断标准对特征点集合进行筛选,从而获得误差较小的"内点"集.最后,采用选权迭代的方法计算获得基础矩阵的各个要素值,并将其转换为相对定向元素,从而完成立体像对的相对定向.近景影像和航空影像的对比实验表明,该方法具有更高的定向精度和鲁棒性.