倾斜摄影影像处理主要方法

一、数据预处理

1. 格式转换：将原始影像数据转换为适合后续处理的格式。
2. 影像增强：提高影像的对比度和锐度，增强特征点的可识别性，有助于后续自动匹配过程。
3. 降噪处理：减少影像中的噪声，提高影像质量。

二、几何校正与光学校准

1. 几何校正：对倾斜摄影图像进行几何校正，消除因拍摄角度、传感器误差等因素引起的几何畸变。
2. 光学校准：校正镜头的光学误差，确保影像的准确性和一致性。

三、特征点提取与匹配

1. 特征点提取：在影像中提取具有显著特征（如角点、边缘等）的点作为匹配的基础。
2. 特征点匹配：采用多基线多特征匹配技术，在多个视角的影像中自动匹配同名点，为后续的三维重建提供准确的匹配点对。

四、多视影像联合平差

1. 区域网联合平差：利用POS数据中得到的倾斜图像外方位元素，结合金字塔影像匹配策略，在每级影像上进行同名点的自动匹配和联合平差。
2. 误差方程构建与解算：建立连接点、控制点坐标、GPS/IMU辅助数据等与多视影像自检校区域网平差的误差方程，进行联合解算，以获取高精度的平差结果。

五、多视影像密集匹配

1. 匹配策略选择：根据影像的特点和匹配需求，选择合适的匹配策略（如基于特征的匹配、基于灰度的匹配等）。
2. 密集匹配：在多个视角的影像中进行密集匹配，生成高密度真彩色点云。

六、数字表面模型（DSM）与三维模型生成

1. DSM生成：利用多视影像密集匹配的结果，生成数字表面模型（DSM），反映地表的真实形状和纹理信息。
2. 三维模型生成：基于DSM和原始影像数据，使用三维建模软件生成三维模型。这一步骤可能涉及网格构建、纹理映射等过程。

七、模型优化与修饰

1. 网格优化：对生成的三维模型进行网格优化，减少多边形数量，降低计算复杂度，同时保持模型的几何特征。
2. 纹理压缩与优化：对高分辨率纹理进行必要的下采样或压缩，以减少存储空间并提高加载效率。
3. 模型修饰：对三维模型进行修补和优化，如填补漏洞、修复错误等。

八、真正射影像生成与纠正

1. 真正射影像生成：利用生成的三维模型和DSM，生成真正射影像，消除地表起伏和建筑物倾斜等引起的投影差。
2. 影像纠正：对生成的真正射影像进行色彩平衡、对比度调整等处理，以提高影像的可读性和可解释性。

九、数据检查与质量控制

1. 数据检查：对处理后的影像和三维模型进行质量检查，包括影像的清晰度、色彩一致性、三维模型的完整性等。
2. 质量控制：根据检查结果进行质量控制，对不符合要求的影像和模型进行修正或重新处理。