一种基于深度学习的高精度三维地形重建方法

本发明涉及三维地形重建的技术领域，公开了一种基于深度学习的高精度三维地形重建方法；首先基于神经网络和注意力机制构建最终图像预处理模型，识别并去除干扰区域，输出去干扰三维地形图像集合；其次，将去干扰三维地形图像集合进行点云匹配，生成三维地形点云数据集合，识别三维地形点云数据集合中的重合点云数据，再确定地形特征构建三维模型，生成初始三维地形模型；再检测并删除初始三维地形模型中的离散点，并使用立体网格法简化点云数据，得到简化三维地形模型；最后，求解简化三维地形模型中的点云数据颜色，对三维地形进行着色处理；本发明通过对点云数据进行处理建模，实现高精度三维地形重建的目的，方法客观准确。