加密点云

倾斜摄影获取的影像数据处理过程中提取的同名点是以那些具有相同特征的点为目标，但是在路面、凹凸不平的水面、光滑的平面玻璃、反光的楼面和大规模的植被区等区域的同名点一般较少，我们将这些区域称为弱纹理区。如果获取的同名点数量不充足，就会导致模型中存在空洞、模糊甚至扭曲和断裂等现象，为了避免这类问题的出现，并且建立一个更加真实的三维模型，可以采用加密点云的方法。

加密点云是在空中三角测量处理的结果上进行的，主要是为了增加提取同名点的数量，提高像片的连接性。加密点云一般有高级、中级和低级之分，一般根据空中三角测量的结果选择具体使用哪种加密点云方式，当弱纹理区域面积较大的时候，一般选用高级加密点云方式，但是这种方式计算量较大，相应的消耗时间也就较长。加密点云能够解决弱纹理区域同名点数量不充足以及同名点之间无法匹配的问题，可以有效地避免三维模型出现空洞、变形等情况，为倾斜摄影下的三维重建奠定良好的基础，最终提高三维模型的精度。

三维建模

基于倾斜摄影技术的三维建模主要是利用大量同名点构建不规则的三角面，然后将获取的纹理特征贴在三角面的外表面，构成三维模型。目标地物的表面越是粗糙，构建的不规则三角面的数量就越多，获取的纹理特征越丰富，从而生成的三维模型也就更加贴合目标地物。建造三维模型的过程并不是一次性到位的，一解始建立的模型中多多少少都会存在一些问题，例如针对流动的水面、光滑的玻璃表面和大规模植被区等目标构建的不规则三角面效果通常较差，甚至会出现三角面缺失和三角面严重变形等情况。若是三角面缺失的规模较小，可以通过第三方软件对目标区域手动补全。当出现三角面缺失面积较大或者三角面严重变形等情况时，就需要对原始影像进行去雾、匀光匀色、二次建模等处理，甚至需要采取对三角面缺失区域进行补拍或者人工地面采集数据等补救措施，以便建立的三维模型更加贴近真实场景。图4-4为某小区在倾斜摄影下三维重建的效果图。

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