无人机倾斜摄影技术高效地构建大范围,高精度三维实景模型,能够清晰真实地感知重建复杂场景中地物的空间位置关系和纹理结构信息,这种技术被广泛应用于数字城市建设、古建筑物的修复、山体滑坡的监测等领域。影像匹配是重建三维模型的关键一步,因此成为3D模型建立研究的重要课题之一。综合分析了近年来无人机倾斜摄影技术的发展、多视影像匹配和构建三维模型方法的研究现状,基于倾斜摄影影像三维建模中常出现近地面数据缺失、细节模糊、模型变形等局限性,主要围绕近景摄影测量辅助无人机倾斜摄影测量全面地获取大范围的多视影像数据,实现高质量三维模型精细化重建。本文的主要工作包括以下三点内容:(1)系统地阐述摄影测量的理论原理及系统构成,介绍倾斜摄影技术生产真实三维模型过程中的关键技术,包括影像同名点匹配、区域网平差、表面重建及纹理映射等,为实际应用和后续制作城市实景模型提供理论基础。(2)影像匹配技术研究。重点介绍了SURF算法、SIFT算法和ASIFT算法的原理及实现步骤,为定量衡量三种算法提取特征点的性能,设计不同视角的影像匹配实验,得到ASIFT算法对仿射变化有良好的鲁棒性,更适合倾斜影像的特征提取与匹配;并提出了针对多视角倾斜影像匹配引入了绝对倾斜度和相对倾斜度的计算方法,实验证明ASIFT算法特征匹配结果与倾斜度成负相关的关系,证明相对倾斜度定义的合理性,进一步将ASIFT算法应用于倾斜影像与近景影像的匹配。(3)三维实景模型构建方法和精细化研究。借助Smart3D建模平台开展某校区的真实三维场景重建,并对模型成果复杂度、几何精度和平面模型精度作评价及进行误差分析;在倾斜摄影测量重建三维模型满足规范要求的基础上,提出了近景摄影地面影像和低空环拍影像辅助倾斜摄影精细化三维模型,探讨多源影像的融合建模,弥补了倾斜摄影近地面细节缺失,丰富侧面纹理信息。