一种基于深度学习的多源数据高精度融合方法

本发明公开了一种基于深度学习的多源数据高精度融合方法。本发明中，进行核线计算的步骤，能够确保点云数据在几何上的一致性。核线是连接三维空间中一点和其在影像上对应投影点的直线，因此，核线的正确计算为后续的点云处理提供了准确的几何约束。核线参数的计算为点云去噪和平滑处理提供了方向性信息。在去噪过程中，可以沿着核线方向进行滤波，这样可以更有效地识别和去除异常点，同时保留有用的结构信息。通过预先计算核线，可以减少后续处理步骤中的计算量。在点云配准和融合过程中，可以利用核线信息快速定位对应点，从而加快算法的收敛速度。从而为后续的三维重建提供更准确的基础数据。