傾斜攝影數(shù)據(jù)加工的關(guān)鍵技術(shù)：

多視影像聯(lián)合平差 

多視影像不僅包含垂直攝影數(shù)據(jù)，還包括傾斜攝影數(shù)據(jù)，而部分傳統(tǒng)空中三角測量系統(tǒng)無法較好地處理傾斜攝影數(shù)據(jù)，因此，多視影像聯(lián)合平差需充分考慮影像間的 幾何變形和遮擋關(guān)系。結(jié)合POS 系統(tǒng)提供的多視影像外方位元素，采取由粗到精的金字塔匹配策略在每級影像上進行同名點自動匹配和自由網(wǎng)光束法平差，得到較好的同名點匹配結(jié)果。 同時建立連接點和連接線、控制點坐標(biāo)、GPS/IMU輔助數(shù)據(jù)的多視影像自檢校區(qū)域網(wǎng)平差的誤差方程，通過聯(lián)合解算，確保平差結(jié)果的精度。

多視影像密集匹配 

影像匹配是攝影測量的基本問題之一，多視影像具有覆蓋范圍大、分辨率高等特點。因此如何在匹配過程中充分考慮冗余信息，快速準確獲取多視影像上的同名點坐標(biāo)，進而獲取地物的三維信息是多視影像匹配的關(guān)鍵。

由于單獨使用一種匹配基元或匹配策略往往難以獲取建模需要的同名點，因此近年來隨著計算機視覺發(fā)展起來的多基元、多視影像匹配逐漸成為人們研究的焦點。目 前在該領(lǐng)域的研究已取得很大進展，例如建筑物側(cè)面的自動識別與提取。通過搜索多視影像上的特征如建筑物邊緣、墻面邊緣和紋理來確定建筑物的二維矢量數(shù)據(jù)集 影像上不同視角的二維特征可以轉(zhuǎn)化為三維特征，在確定墻面時，可以設(shè)置若干影響因子并給予一定的權(quán)值，將墻面分為不同的類，將建筑的各個墻面進行平面掃描 和分割，獲取建筑物的側(cè)面結(jié)構(gòu)，再通過對側(cè)面進行重構(gòu)，提取出建筑物屋頂?shù)母叨群洼喞?br />
數(shù)字表面模型生產(chǎn) 

多視影像密集匹配能得到高精度高分辨率的數(shù)字表面模型(DSM)，充分表達地形地物起伏特征，已經(jīng)成為新一代空間數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的重要內(nèi)容。由于多角度傾斜影像之間的尺度差異較大，加上較嚴重的遮擋和陰影等問題，基于傾斜影像的 DSM 自動獲取存在新的難點。

可以首先根據(jù)自動空三解算出來的各影像外方位元素，分析與選擇合適的影像匹配單元進行特征匹配和逐像素級的密集匹配，并引入并行算法，提高計算效率。在獲取高密度 DSM數(shù)據(jù)后，進行濾波處理，并將不同匹配單元進行融合，形成統(tǒng)一的 DSM。

真正射影像糾正 

多視影像真正射糾正涉及物方連續(xù)的數(shù)字高程模型(DEM)和大量離散分布粒度差異很大的地物對象，以及海量的像方多角度影像，具有典型的數(shù)據(jù)密集和計算密 集特點。因此多視影像的真正射糾正，可分為物方和像方同時進行。在有 DSM 的基礎(chǔ)上根據(jù)物方連續(xù)地形和離散地物對象的幾何特征，通過輪廓提取、面片擬合、屋頂重建等方法提取物方語義信息，同時在多視影像上通過影像分割、邊緣提 取、紋理聚類等方法獲取像方語義信息，再根據(jù)聯(lián)合平差和密集匹配的結(jié)果建立物方和像方的同名點對應(yīng)關(guān)系，繼而建立全局優(yōu)化采樣策略和顧及幾何輻射特性的聯(lián) 合糾正，同時進行整體勻光處理，實現(xiàn)多視影像的真正射糾正。

◆   傾斜模型生產(chǎn) 

傾斜攝影獲取的傾斜影像經(jīng)過影像加工處理，通過專用測繪軟件可以生產(chǎn)傾斜攝影模型，模型有兩種成果數(shù)據(jù)：一種是單體對象化的模型，一種是非單體化的模型數(shù)據(jù)。

單體化的模型成果數(shù)據(jù)，利用傾斜影像的豐富可視細節(jié)，結(jié)合現(xiàn)有的三維線框模型（或者其他方式生產(chǎn)的白模型），通過紋理映射，生產(chǎn)三維模型，這種工藝流程生 產(chǎn)的模型數(shù)據(jù)是對象化的模型，單獨的建筑物可以刪除、修改及替換，其紋理也可以修改，尤其是建筑物底商這種時常變動的信息，這種模型就能體現(xiàn)出它的優(yōu)勢， 國內(nèi)比較有代表性的公司如天際航、東方道邇等均可以生產(chǎn)該類型的模型，并形成了自己獨特的工藝流程。