[发明专利]一种基于航空倾斜摄影影像的多区块空三调整合并方法

说明书

本发明涉及一种基于航空倾斜摄影影像的多区块空三调整合并方法，包括：将进行空中三角测量后的各个区块的坐标系转换为设置的基准坐标系，计算各个区块之间的重叠影像；基于两个区块之间的重叠影像，选择基准区块及其对应的待调整区块；对基准区块及其对应的待调整区块的重叠影像进行特征点提取与匹配后，得到两个区块之间的连接点；将连接点作为控制点进行区域网平差；对所有的区块进行空三合并。利用区块接边区域影像的相似性，提取特征点，进行匹配，获取区块之间的连接点，将这些连接点作为控制点进行区块调整，在只有少量控制点或无控制点的情况下，大大减少了三维模型在接边区域出现的分层、错位等现象。

技术领域

本发明涉及数字摄影测量技术领域，尤其涉及一种基于航空倾斜摄影影像的多区块空三调整合并方法。

背景技术

空中三角测量简称空三，是数字三维建模中的重要一环，影响三维建模的质量。随着无人机技术的飞速发展，无人机影像以其获取成本低、效率高、分辨率高等优点，越来越多的应用到地理信息源数据采集，利用无人机影像生成的实景三维模型数据也成为重要的地理信息数据之一。由于数据采集的成本降低与效率提高，采集的数据也变得越来越多，给三维建模人员带来了巨大的挑战。

现在，航空摄影数字三维建模项目中一个测区常常达到几万张乃至几十万张高分辨率影像的数据量，几十万张影像一次性空三对于现在的技术与硬件条件几乎不可能实现，且耗时巨大、成功率不高。

为了解决这样的问题，大部分数据处理的做法是将一个测区分成多个区块，每个区块可能包含几千张影像，分别进行空三，分区块后空三可以并行处理，且其中若有失败，其它空三结果仍可以利用，只需重新处理空三失败的区块，对于项目进度而言，成本代价较小。

但是，分区块后，为了保证三维模型的整体性，便衍生出了多区块空三合并的问题。为了使模型不出现错位、分层等现象，传统的做法是在测区内布控制点，区块之间通过控制点进行连接。但是，控制点需要人工去现场测量，增加了大量的人工成本和时间成本，且现场环境复杂，如遇深山、沙漠等地貌，则无法进行人工现场测量控制点。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于航空倾斜摄影影像的多区块空三调整合并方法，利用区块接边区域影像的相似性，提取特征点，进行匹配，获取区块之间的连接点，将这些连接点作为控制点进行区块调整，在只有少量控制点或无控制点的情况下，大大减少了三维模型在接边区域出现的分层、错位等现象。

根据本发明的第一方面，提供了一种基于航空倾斜摄影影像的多区块空三调整合并方法，包括：

步骤1，将进行空中三角测量后的各个区块的坐标系转换为设置的基准坐标系，计算各个区块之间的重叠影像；

步骤2，基于两个区块之间的重叠影像，选择基准区块及其对应的待调整区块；对所述基准区块及其对应的所述待调整区块的重叠影像进行特征点提取与匹配后，得到两个区块之间的连接点；

步骤3，将所述连接点作为控制点进行区域网平差；

步骤4，对所有的区块进行空三合并。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。

可选的，所述步骤1中根据区块的连接点包围盒计算各个区块之间的重叠区域，得到任意两个区块之间的重叠影像。

可选的，所述步骤2中选择起始基准区块的过程包括：

统计任意两个区块之间的重叠影像数量，选择数量最大的两个区块中的一个作为起始基准区块，另一个作为其对应的待调整区块。

可选的，所述步骤2中，将得到所述连接点之后的区块作为已调整区块，选择当前基准区块及其对应的待调整区块的过程包括：