吴献文

（广东工贸职业技术学院， 广州 510510）

0 引言

倾斜摄影测量技术作为一项新兴的测绘新技术， 在各领域中得到了普及[1-2]， 其三维重建有五个关键技术流程组成， 分别是影像特征点提取与匹配、 空中三角测量[3-4]（简称空三）、 密集点云匹配、 三角网构建和纹理映射[3]。 参与过倾斜摄影测量项目的人都深有体会， 在外业数据采集顺利的前提下， 项目生产真正的痛点主要在内业数据处理。 内业数据处理又以空三解算为核心[5]。 空三解算是三维重建的重中之重， 但很多技术人员在实际作业生产中， 只关注数据采集的硬件设备而忽视了数据处理。 作业过程中航拍效率很高， 但是由于数据处理速度低， 庞大影像数据积压， 整体效率偏低， 导致项目进展极为缓慢。

空三解算存在的主要问题是： 在花费大量时间运算后， 结果出现断裂、 分层交叉、 弯曲等现象， 这要花费技术人员大量精力进行人工干预。甚至人工干预不成功的， 直接导致空三解算失败，浪费全部时间与精力。 降低空三结果断裂、 分层交叉、 弯曲产生的概率， 可以节约大量时间， 降低生产成本。 针对这个目标， 可以从空三技术流程出发， 对相机畸变、 影像姿态与色差、 像控点布设、 连接点选择等方面进行分析， 找出倾斜摄影空三结果的优化方法。

1 倾斜摄影空三技术流程

倾斜摄影空三技术流程主要包括： 建立影像拓扑关系、 影像特征点提取、 影像匹配、 光束法区域网平差， 最后输出空三结果[6]。

1.1 建立……

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