1.一种缩小多视影像匹配同名像点搜索范围的方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)对于基准影像上的待匹配像点通过影像的几何成像模型和物方高程信息，确定其在搜索影像上的具有统一编组规则的初始候选同名像点集合；

(2)以待匹配像点及其初始候选同名像点集合中的所有候选点为观测数据，基于多视前方交会原理，进行针对同名像点未知物方三维坐标的最小二乘平差计算，并根据多视前方交会的平差结果，计算各组候选同名像点的标准化残差；

(3)根据候选像点的标准化残差分布图、及待匹配像点的实际同名像点位置，对初始候选同名像点集合进行迭代精化处理；

(4)根据步骤(3)各次迭代计算的结果，确定反映多视影像中同名像点位置特征的定量化数值指标，以及区间长度大幅缩小的同名像点搜索范围，步骤(1)包括如下步骤：

(11)输入具有外方位元素的N幅多视影像，及影像覆盖区域的物方概略高程范围，所述的物方概略高程范围表示为：[最大高程值Zmax，最小高程值Zmin]；

(12)对于基准影像I0上待匹配像点p，根据影像区域的概略高程范围，利用影像的几何k k成像模型确定其在其余各幅搜索影像Ik的同名核线上的M个候选同名像点qi；所述的几何成像模型表达式如下：(r，c)＝F(X，Y，Z)

其中，r、c为像点在影像中的行号与列号，X、Y、Z为像点对应地物点的物方三维坐标；Fk为表达影像几何成像模型的函数，k＝1，2，...，N‑1；i＝1，2，…，M ；对于中心透视投影的航空或近景影像，使用共线条件方程模型，对于多线阵推扫式的航天卫星影像，使用有理函数模型；

(13)基于物方坐标约束，对各幅搜索影像上的大小不同的候选同名像点数量进行一致化处理，按物方坐标将各幅搜索影像上相互独立的各个候选同名像点统一编组为Mz组初始k像点集合，Mz为M中的最大值，所述初始像点集合为：

1 2 N‑1 1 2 N‑1 1 2 N‑1 1

{[b 1，b 1，...，b 1]，[b 2，b 2，...，b 2]，...，[b j，b j，...，b j]，...，[b Mz，

2 N‑1

bMz，...，b Mz]}，其中j∈{1，2，...，Mz}，步骤(2)包括如下步骤：

(21)对于步骤(1)所确定的Mz组候选同名像点集合，根据其中的各个候选同名像点的行号与列号数值，剔除每幅搜索影像上的重复像点；

(22)以待匹配像点及其剔除重复点后的所有候选同名像点为观测像点，基于影像的几T何成像模型，构建求解像点未知物方三维坐标近似值改正数X3×1＝[dX dY dZ]的误差方程矩阵V2M×1＝A2M×3X3×1‑L2M×1；

(23)基于最小二乘原理，对前述的误差方程矩阵进行平差计算，并在平差结果的基础上，计算Mz组中第j组候选像点的标准化残差值 其中， 为第j组候选点中的第k幅搜索影像Ik上的候选同名像点 的标准化残差值，步骤(3)包括如下步骤：

(31)绘制Mz组候选同名像点的标准化残差的分布曲线图，再根据待匹配像点的实际同名像点位置，从初始候选同名像点集合中选择出包含真正同名像点的nz组像点集合，其中 

1 2 N‑1 1 2 N‑1 1 2 N‑1 1

nz≤Mz：{[b 1，b1，...，b 1]，[b2，b 2，...，b 2]，...，[b j，bj，...，b j]，...，[b nz，

2 N‑1

bnz，...，b nz]}，其中j∈{1，2，...，nz}，作为新的候选同名像点集合；

(32)若nz≠Mz，则以nz组新候选同名像点集合作为新一次平差计算的观测像点，重新进行步骤(2)的候选点集的标准化残差计算，并再次挑选包含真正同名像点的t组新候选点集合；此过程迭代进行，直至新候选同名像点集合中的像点数量不再变化为止；

(33)上述迭代计算过程结束后，输出的t值为2。

2.根据权利要求1所述的一种缩小多视影像匹配同名像点搜索范围的方法，其特征在于：步骤(1)中所述基准影像为影像集合中的任意一幅影像，所述搜索影像为影像集合中除基准影像外的其他影像，所述的待匹配像点为基准影像中的任意点。

3.根据权利要求1所述的一种缩小多视影像匹配同名像点搜索范围的方法，其特征在于：步骤(11)中若为线阵推扫式成像的航天摄影影像，则可视有理多项式系数为影像的外方位元素。