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结果表明，新方法的匹配精度比目前代表性的采用M-估计的LZD算法（M-LZD）和采用最小平方中位数的LZD算法（LMS-LZD）的精度高。
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Comparison of LZD and ICP Algorithms in DEM Matching without Control Points
用于无控制DEM匹配的LZD和ICP算法的比较
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4、
Therefore, LZD is more appropriate for DEM matching with small pose different.
因此，对于表面姿态差异较小的DEM匹配而言，LZD算法更加适合。
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5、
针对三维自由表面匹配问题，实现基于LZD算法进行无控制DEM匹配，克服了控制点布设的困难。
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6、
通过分析匹配算法原理和转换参数相对关系，提出了增强LZD算法拉入范围的坡度平滑技术，改善了LZD算法的拉入范围，增强了匹配自动化程度；
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为了选择一种更适合数字高程模型匹配的算法，首先回顾了目前广泛使用的两种3维表面匹配算法&最小高差算法和最近点迭代算法的发展，并给出了二者共同的逻辑框架；
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