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首页> 外文期刊>IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters >Large-Rotation-Angle Photogrammetric Resection Based on Least-Squares Homotopy Iteration Method
【24h】

Large-Rotation-Angle Photogrammetric Resection Based on Least-Squares Homotopy Iteration Method

机译：基于最小二乘同伦迭代法的大转角摄影测量后方交会

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Inclined imaging is an advanced sensing technique, and has been extensively used. Therefore, large-rotation angle photogrammetric resection has become an important topic. However, traditional iterative methods are limited by requiring good initial values. By contrast, noniterative methods do not require an initial value, although they exhibit relatively low accuracy and robustness. To obtain results with superior precision and universality, this letter proposes an improved approach by modifying the initial value acquisition and iterative methods. This algorithm uses nonlinear iteration to reduce the model error, thereby possibly achieving an exceptional convergence for large-rotation-angle photogrammetric resection. Experimental results on the real data indicate that the proposed algorithm outperforms the previous methods.
机译：倾斜成像是一种先进的传感技术，已被广泛使用。因此，大转角摄影测量法切除已成为重要的课题。但是，传统的迭代方法受到要求好的初始值的限制。相比之下，非迭代方法虽然具有相对较低的准确性和鲁棒性，但不需要初始值。为了获得具有卓越的精度和通用性的结果，这封信提出了一种通过修改初始值获取和迭代方法的改进方法。该算法使用非线性迭代来减少模型误差，从而有可能实现大旋转角摄影测量后方的出色收敛。实际数据的实验结果表明，该算法优于以前的方法。

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