[发明专利]基于无人机倾斜影像的真正射影像生成方法和装置

权利要求书

1.一种基于无人机倾斜影像的真正射影像生成方法，其特征在于，包括：

获取无人机倾斜影像集中的无人机倾斜影像对应的位置和姿态信息，根据所述位置和姿态信息确定无人机倾斜影像间的相对位置关系；

根据所述相对位置关系对所述无人机倾斜影像进行特征点匹配，确定相邻影像上的像点间的对应关系；

根据所述位置和姿态信息，以及所述像点间的对应关系计算无人机倾斜影像的定向参数；

利用深度图方法获取密集点云，根据获取的密集点云利用泊松曲面重建算法进行曲面重构，获取无人机倾斜影像对应的场景的三维网格，并在三维网格上进行纹理映射；

对纹理映射后的三维网格进行正射投影，生成真正射影像。

2.根据权利要求1所述的基于无人机倾斜影像的真正射影像生成方法，其特征在于，所述获取无人机倾斜影像集中的无人机倾斜影像对应的位置和姿态信息，根据所述位置和姿态信息确定无人机倾斜影像间的相对位置关系，包括：

获取无人机在拍摄所述无人机倾斜影像集中的无人机倾斜影像时的位置和姿态信息，确定相邻的所述无人机倾斜影像的航向或旁向的概略重叠区域，根据所述概略重叠区域确定所述无人机倾斜影像间的相对位置关系。

3.根据权利要求2所述的基于无人机倾斜影像的真正射影像生成方法，其特征在于，所述根据所述概略重叠区域确定所述无人机倾斜影像间的相对位置关系，包括：

对于在航向或旁向存在重叠区域的两张无人机倾斜影像，其中一张作为基准影像，另外一张作为搜索影像，根据所述基准影像和所述搜索影像的重叠区域内的同名像点对应的特征点确定所述基准影像和所述搜索影像的仿射变换关系。

4.根据权利要求3所述的基于无人机倾斜影像的真正射影像生成方法，其特征在于，所述根据所述位置和姿态信息，以及所述像点间的对应关系计算倾斜影像的定向参数，包括：

根据无人机倾斜影像的位置和姿态信息确定该无人机倾斜影像的成像模型；

对所述成像模型按照泰勒级数线性化，生成线性化模型；

将所述线性化模型作为平差的基本模型，利用所述无人机倾斜影像上的特征点的坐标建立误差方程组；

根据所述误差方程组建立法方程组，通过求解法方程组确定所述位置和姿态信息对应的外方位元素的改正数，根据所述改正数对所述位置和姿态信息对应的外方位元素进行改正，进而确定所述无人机倾斜影像上的特征点对应的地面坐标。

5.根据权利要求4所述的基于无人机倾斜影像的真正射影像生成方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用多片前方交会，计算所述无人机倾斜影像中重叠区域外的其他点的地面坐标。

6.根据权利要求5所述的基于无人机倾斜影像的真正射影像生成方法，其特征在于，所述利用深度图方法获取密集点云，包括：

根据预设条件选取倾斜影像对；

根据倾斜影像对中的同名像点确定对应的地面点；

利用邻域深度图删除错误深度图点，得到各无人机倾斜影像对应的精确深度图；

对所述精确深度图进行融合，生成密集点云。

7.根据权利要求6所述的基于无人机倾斜影像的真正射影像生成方法，其特征在于，所述利用深度图方法获取密集点云，根据获取的密集点云利用泊松曲面重建算法进行曲面重构，获取无人机倾斜影像对应的场景的三维网格，并在三维网格上进行纹理映射，包括：

把稠密点云的曲面重构转化为求解泊松方程，通过构造泊松方程计算出梯度场和向量场，选取满足预设条件的等值得到最佳逼近原始点云数据的重构曲面，以体积变化的平方作为误差度量的边折叠网格简化算法，并在误差测度中加入三角形法向约束因子对重构后的曲面进行简化。