[发明专利]一种实景三维重建方法及系统

权利要求书

1.一种实景三维重建方法，其特征在于，所述方法包括：

获取倾斜影像，其中，通过在同一飞行平台上搭载五镜头相机，同时从垂直、倾斜不同角度采集地面影像，所述倾斜影像包括镜头垂直地面角度拍摄的一组正片影像，以及镜头朝向与地面成一定夹角拍摄的四组斜片影像；

对所述倾斜影像进行质量检查，对不合格的区域进行补飞，直到获取的倾斜影像质量满足要求；

对所述倾斜影像进行匀光匀色处理；

对所述倾斜影像进行几何校正、同名点匹配以及区域网联合平差，得到平差后的数据；

将平差后的数据赋予每张倾斜影像，使得所述倾斜影像具有在虚拟三维空间中的位置和姿态数据，每张斜片影像上的每个像素对应真实的地理坐标位置，所述平差后的数据包括三个坐标信息及三个方向角信息；

根据所述倾斜影像进行多视影像密集匹配、DSM生成、真正射纠正及倾斜模型生产与影像加工处理，得到3D数据库；

根据所述3D数据库运算生成基于倾斜影像的超高密度点云；

对所述的超高密度点云进行压缩和精简，其中，按照以下方式对超高密度点云进行压缩：对所述超高密度点云在适当的深度停止分割，并确保体素大小合适，在分割的基础上建立k邻域，去除原始点云的离群点，在数据结构上，对每个节点分配位掩码，通过操纵位掩码，在遍历时对数据查询和操作，并优化随后的点位置编码；

其中，按照以下方式对超高密度点云进行精简：通过分析点云数据的细节信息，选取轴方向进行分割并运算，提取X-Y边界，利用栅格法对己经提取过边界的散乱点云数据进行空间划分并建立k邻域，通过计算点云在不同邻域内的法向量变化度来提取点云数据的关键特征点，利用栅格索引对非特征点区域进行简化；

对所述压缩和精简后的点云数据进行几何处理、多视匹配、三角网构建，提取典型地物的纹理特征，并对该纹理进行可视化处理，最终得到三维模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述倾斜影像进行匀光匀色处理包括：采取分布式不间断处理数据，使影像的直方图布满0～255色阶的区间，并接近正态分布，在光线明暗差距不大的航摄状况时，对同一条航线使用同一调色模板；若明暗差距大，大气透明度不高时，对一幅或几幅影像进行逐个调色，以达到最佳的真实色彩；将所有倾斜影像再进行一次匀光匀色处理，使得整个摄区影像色彩进一步统一。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述区域网联合平差包括：结合POS系统提供的多视影像外方位元素，采取由粗到精的金字塔匹配策略在每级影像上进行同名点自动匹配和自由网光束法平差；同时建立连接点和连接线、控制点坐标、GPS/IMU辅助数据的多视影像自检校区域网平差的误差方程，通过联合解算，确保平差结果的精度。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多视影像密集匹配包括：通过搜索多视影像上的建筑物边缘、墙面边缘和纹理特征，将建筑物的二维矢量数据集影像上不同视角的二维特征转化为三维特征，在确定墙面时，设置若干影响因子并给予一定的权值，将墙面分为不同的类，将建筑的各个墙面进行平面扫描和分割，获取建筑物的侧面结构，再通过对侧面进行重构，提取出建筑物屋顶的高度和轮廓。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述真正射纠正包括：在有DSM的基础上，根据物方连续地形和离散地物对象的几何特征，通过轮廓提取、面片拟合、屋顶重建方法提取物方语义信息，同时在多视影像上通过影像分割、边缘提取、纹理聚类方法获取像方语义信息，再根据联合平差和密集匹配的结果建立物方和像方的同名点对应关系，继而建立全局优化采样策略和顾及几何辐射特性的联合纠正，同时进行整体匀光处理，实现多视影像的真正射纠正。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述倾斜模型生产与影像加工处理包括：通过专用测绘工具生产倾斜摄影模型，倾斜摄影模型的成果数据为单体对象化的模型成果数据，所述单体对象化的模型成果数据的获得方式如下：利用倾斜影像，结合现有的三维线框模型，通过纹理映射生产三维模型。