基于倾斜影像的三维重建技术(倾斜三维重建)是摄影测量与计算机视觉领域中的研究热点,因其灵活、独特的倾斜摄影方式,可以提供更佳的立体像对、更高的空间分辨率、更多的可用观测值和物方侧立面的纹理信息,使得可以仅依靠单一倾斜航空影像源即可完成附有纹理的大场景三维重建任务。相对于其它三维重建手段,如激光扫描和人工建模等,其具有采集数据效率高、适应场景大、成本低、设备要求低的特点,故受到相关学者和行业者的青睐。与此相对应的是倾斜三维重建还具有尺度差异大、辐射差异大、数据量冗余、数据表达冗余、物方边缘点噪动明显、地物结构不突出、纹理不一致性、时间与空间复杂度高等问题,这些问题严重影响了倾斜三维建模的发展,制约了其潜在的发展潜力,限制了三维产品的实时性和逼真性。针对这些问题本文提出局部信息约束的倾斜三维重建方法,充分利用了物方局部信息减少数据量冗余、数据表达冗余,突出物方结构信息。本文的主要研究内容与贡献如下:1)本文围绕倾斜影像三维重建技术,讨论了其优缺点和现阶段急需解决的问题,介绍了倾斜三维重建研究现状、基本理论和关键技术,深入探讨了现有相关算法的核心本质和存在的问题。2)本文针对现有的SIFT算法存在对局部透视变化敏感的特点,提出使用分频技术探测主方向,以弥补大交会角度对梯度直方图统计的影响,另外还利用结构的鲁棒性,使用各向异性的测地距离加权方法代替原有的高斯各向同性的距离加权方法。同时为了减少测地距离控制系数的影响,本文参考ASIFT算法对其系数空间进行采样,以此多层描述子结构来感知物方结构信息。3)本文针对现有多视密集匹配中存在的问题,即观测信息冗余、计算冗余、表达冗余、边缘信息点噪动等,提出首先使用空三稀疏物方点云,探测出每一个参考影像的最优待匹配影像集合,以减少计算复杂度、降低点云融合的空间复杂度;然后利用物方噪声波动具有有限高斯范围的特性,对参考影像的深度图进行过滤、加权优化和补充无效区域,同时弥补和剔除微小孔洞和孤岛,确保深度图的完整性和精确性;紧接着在深度图中对物方局部平面和边缘进行检测,分别对平面区域、边缘区域进行稀疏采样和噪声点剔除,降低点云数据的表达冗余,提高结构区域的点云精度。最终生成低数据冗余、高精度的点云数据。4)本文针对现有的水密构网存在时间复杂度高、网形冗余表达严重、结构不突出等问题。使用顾及点云局部物方信息的软约束图割算法,从低数据冗余、高精度的点云数据构建出初始水密网,然后通过分析曲面网的离散微分几何性质,利用曲率的变化来衡量网简化过程中产生的几何精度损失,以此抵抗跨结构的边塌陷操作,保留边缘精度的同时突出边缘结构,大幅度减少线性分段网的冗余表达和数据量。另外本文认为纹理映射中纹理一致性表达的两个主要影响因素为几何一致性表达和辐射一致性表达。针对倾斜影像带来的辐射畸变和尺度变化,本文首先使用影像模糊检测函数剔除质量不佳的影像,然后使用多标号优化技术,选取清晰、逼真的影像作为物方面元的纹理源,接着使用全局、局部辐射改正方法调整相邻面元的辐射差异,最后通过纹理打包等手段发布三维模型产品。其中为了减少相邻分块区域的纹理辐射差异,提出使用预处理辐射调整函数对影像集进行整体匀光匀色。