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倾斜摄影测量技术在大场景三维重建应用中，需要通过多片点云数据的刚性配准来实现数据融合。传统迭代最近点（Iterative Closest Point,ICP）算法在实际应用中存在收敛速度慢、易受异常值影响、精度低等具体问题。文章将一种快速且鲁棒的ICP算法（FR-ICP）引入航空倾斜摄影测量应用领域，通过引入Welsch函数描述配准误差，提高缺失点云数据的配准精度；通过李代数形式表示变换矩阵，将优化求解过程转换为固定点迭代加速，大大提高了算法的收敛速度。在小雁塔真实测绘三维点云数据集上验证了算法有效性，实验结果表明FR-ICP算法可解决航空倾斜摄影在古建筑数字化保护应用中多源、大尺度海量点云数据融合处理问题，提高基于倾斜摄影测量重建三维点云的数据精度。