结合空间几何信息和全局特征的无人机图像三维重建模型
摘要
现有无人机影像三维重建算法对空间几何信息关注不足同时缺失全局特征感知，导致重建点云模型在弱纹理以及复杂区域存在空洞且精度较低。针对上述问题，提出一种结合空间几何信息和全局特征的无人机图像三维重建算法。首先设计特征描述符自映射层，采用多层感知机映射几何空间信息于高维特征向量，提升特征点匹配性能的同时提升三维重建精度。此外，针对无人机图像特点，提出一种轻量化Transformer结构模型，实现特征描述符的交叉感知，获取全局上下文特征信息，在保持三维重建效率的同时提升特征全局感知能力以及可区分性，提升三维重建精度并降低点云重投影误差。最后结合FastAP损失函数与描述符增强损失函数加速模型收敛，提高重建点云质量。为验证算法有效性，在3个不同无人机公路数据集上进行实验，实验结果表明，所提算法在保持三维重建效率的同时对重建点云的可靠性和精度均有所提高。
引用本文（GB/T 7714）
Jin Qiming, 王锋 Wang Feng, 杨娟娟 Yang Juanjuan, 等. 结合空间几何信息和全局特征的无人机图像三维重建模型[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2025.
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