面向弱纹理区域的倾斜摄影三维重建优化方法OA

针对弱纹理区域倾斜摄影三维模型存在几何空洞与纹理失真的问题,本文提出一种集成多尺度语义增强与几何一致性约束的深度学习重建模型,并构建了直达三维地理信息系统的自动化处理流程.引入可变形卷积与注意力机制构建特征增强网络,并采用嵌入几何一致性约束的深度图推理方法,显著提升了弱纹理区域的几何重建精度与语义一致性.试验结果表明,本文方法在弱纹理场景下重建模型的三维点位误差为5.4cm,模型可用率为85.5%,且体积量算结果标准差低至1.8%,有效支撑了三维地理信息系统的高精度空间分析应用.