用MATLAB编写一个完整的双像空间前方交会精确平差程序的代码

在MATLAB中编写双像空间前方交会精确平差程序通常涉及到地理信息系统（GIS）中的摄影测量和遥感技术。这里提供一个简化版的示例，展示了如何利用MATLAB的数据结构和函数处理基本的双线性变换和平差步骤。请注意，这只是一个基础框架，实际应用可能需要更复杂的几何模型和迭代优化算法。

% 导入数据
data = load('dual_images_data.mat'); % 假设数据包含像对坐标、控制点等信息
image1 = imread('image1.tif');
image2 = imread('image2.tif');

% 定义控制点矩阵
control_points = data.control_points; % 控制点的坐标

% 双线性校正
[transform1, transform2] = estimateTransform(image1, image2); % 使用imregtform估计初始变换

% 将控制点转换到第二个图像的空间
transformed_control_points = transform2(control_points);

% 平差过程
initial_guess = zeros(2, 3); % 初始平差猜测（仿射变换）
cost_function = @(guess) computeCostFunction(guess, transformed_control_points, control_points); % 成本函数
[optimized_transform, ~] = levenbergMarquardt(cost_function, initial_guess); % 使用Levenberg-Marquardt法求解

% 输出结果
disp("Optimized transformation matrix:");
disp(optimized_transform);
% 可能还需要将优化后的变换应用到原始像对上并保存结果

% 辅助函数
function cost = computeCostFunction(transform, transformed_pts, ground_pts)
    % 计算残差并平方
    residual = transformed_pts - applyTransform(ground_pts, transform);
    cost = sum(residual.^2);
end

function warped_pts = applyTransform(pts, transform)
    % 应用仿射变换到点集
    [a b t; c d e; f g h] = transform;
    warped_pts = [(a*pts(:,1) + b*pts(:,2) + t); (c*pts(:,1) + d*pts(:,2) + e)];
end