一种高精度倾斜摄影单体化方法

本发明公开了一种高精度倾斜摄影单体化方法，包括以下步骤：S1、数据采集与整理，S2、数据预处理，S3、特征提取，S4、模型分割，S5、单体化模型优化，S6、模型质量评估与更新。本发明通过能够提取更全面、细致的特征，并实现更精准的分割，在纹理特征提取中，SIFT、SURF和BRIEF算法结合，不仅能提取稳定的纹理特征，还提高了提取效率，在模型分割时，区域生长算法结合颜色、纹理和几何形状等多特征，DBSCAN和层次聚类算法结合，以及U‑Net、MaskR‑CNN和FCN等语义分割模型结合，使得分割结果能更准确地反映物体的真实边界和细节，相比普通方法分割出的模型更加精细、完整，能为后续的分析和应用提供更丰富的信息。