摘要：針對現(xiàn)有SfM算法初始模型構建、關聯(lián)影像遞增不盡合理導致誤差累積等問題,提出一種耦合單-多旋轉(zhuǎn)平均迭代優(yōu)化的低空影像SfM三維重建方法。首先,基于影像相對定向關系建立初始影像關聯(lián)無向圖,以多因素為依據(jù)構建最優(yōu)增量決策函數(shù)鎖定強關聯(lián)影像。其次,利用顧及粗差的單旋轉(zhuǎn)平均遞增式添加強關聯(lián)影像以擴充局部參考系下影像關聯(lián)有向圖,并采用四元數(shù)支持下無須物方點參與平差的多旋轉(zhuǎn)平均迭代優(yōu)化計算全局一致性旋轉(zhuǎn)與平移矩陣最優(yōu)解。最后,利用光束法區(qū)域網(wǎng)平差統(tǒng)一優(yōu)化整個網(wǎng)絡,得到精確的旋轉(zhuǎn)與平移矩陣及物方點。試驗結(jié)果表明,與現(xiàn)有低空影像旋轉(zhuǎn)平均方法相比,本文方法能解算出更為精確的外方位元素和恢復出更為密集的三維物方點云,且相對于增量式SfM算法效率提升顯著。