[发明专利]一种摄影测量中基于界约束函数的相对定向优化方法

权利要求书

1.一种摄影测量中基于界约束函数的相对定向优化方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一、构造界约束函数：

式中β代表相对定向元素，β⁰为相对定向元素的初值；c_j表示在初值基础上的偏移量；当β为直线元素b_x时，c_j取为c₀；当β为角元素φ,ω,κ时，c_j取为c₁；δ_n为惩罚因子，μ为陡峭因子，τ为惩罚因子的指数；

步骤二、对于n对同名像点，建立含有界约束的相对定向优化方程：

β＝(β₀,β₁,β₂,β₃,β₄,β₅)；

f_i(β)＝0β₀＝b_x,β₁＝b_y,β₂＝b_z,β₄＝ω,β₅＝k

i＝0,1,…,n-1

步骤三、将含有界约束的相对定向优化方程转化为如下形式的无约束极小化方程组：

将步骤二中约束方程和所有共面方程合并成非线性方程组，得到4个界约束方程式、1个直线元素约束方程和n个共面方程f_i(β)＝0，共n+5个式子；将每个方程式用q表示，得到：

q_i(β)＝0，i＝0,1,…,n-1,…,n+4，n≥5；

步骤四、采用最小二乘广义逆法求解得到无约束极小化方程的近似最优解；

步骤五、当满足终止准则时，迭代终止，将最后一次求得的相对定向元素作为含有界约束的相对定向优化方程的近似最优解。

2.根据权利要求1所述的一种摄影测量中基于界约束函数的相对定向优化方法，其特征在于：采用最小二乘广义逆法对无约束极小化方程进行求解的方法为：

(1)令δ_n＝1，τ＝2，δ_n的缩小系数取1/2，μ＝100，并给相对定向元素赋初值；

(2)建立雅可比矩阵：

(3)确定最小二乘解的迭代公式：

β^(k+1)＝β^(k)-α_kZ^(k)

其中，Z^(k)为线性代数方程组A^(k)Z^(k)＝Q^(k)的线性最小二乘解，式中A^(k)为k次迭代值β^(k)的雅克比矩阵；Q^(k)为k次迭代值的左端函数值：

Q^(k)＝(q₀^(k),q₁^(k),…,q_n+4^(k))^T

q_i^(k)＝q_i(β^(k))，i＝0,1,…,n+4

α_k为使α的一元函数达到极小值的点；

(4)当算法收敛时得到无约束极小化方程的近似最优解。

3.根据权利要求2所述的一种摄影测量中基于界约束函数的相对定向优化方法，其特征在于：算法收敛是指最小二乘解的控制精度为eps1＝0.00001，奇异值分解的控制精度为eps2＝0.00001。

4.根据权利要求3所述的一种摄影测量中基于界约束函数的相对定向优化方法，其特征在于：步骤五所述终止准则是指|β^(k)-β^(k-1)|<ε，其中，允许误差ε＝0.00000001，β^(k)为第k次求得的相对定向元素。

5.根据权利要求4所述的一种摄影测量中基于界约束函数的相对定向优化方法，其特征在于：若不满足终止准则，则令δ_n^(k)为第k次迭代惩罚因子值，重新对无约束极小化方程进行求解。