一种用于克服有理函数模型病态性的改进的奇异值修正方法

摘要

本发明有效地克服了遥感影像有理函数模型成像过程中的病态性问题，可以应用于遥感影像成像领域。有理函数模型理论的提出已经有若干年，其系数解算过程中的病态性问题一直得不到有效的解决，本发明基于对系数矩阵奇异值的修改，提高小奇异值部分的稳定性，从而保证了解算过程的稳定。该方法可以用于多种遥感影像的正射纠正。

主权项

一种用于克服有理函数模型病态性的改进的奇异值修正方法的主要步骤是：步骤(1)：读取已经标准化后的数据；步骤(2)：利用已经读入的数据构建有理函数模型的系数矩阵；步骤(3)：求解初始值，初始值的精度直接影响后面迭代求解的收敛速度，第一次求解最好结合奇异值分解，利用增大奇异值的方法求解；根据步骤(4)：设定循环条件，这里的循环条件是连续两次解的差的中误差，当中误差大于设定阈值时进行循环迭代求解。另外，要设定最大循环次数，以防不收敛而陷入死循环；步骤(5)：利用最后的解构建有理函数模型；步骤(6)：利用检查数据进行模型的精度验证。