摘要：針對現有SfM算法初始模型構建、關聯影像遞增不盡合理導致誤差累積等問題,提出一種耦合單-多旋轉平均迭代優化的低空影像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無向圖,以多因素為依據構建最優增量決策函數鎖定強關聯影像。其次,利用顧及粗差的單旋轉平均遞增式添加強關聯影像以擴充局部參考系下影像關聯有向圖,并采用四元數支持下無須物方點參與平差的多旋轉平均迭代優化計算全局一致性旋轉與平移矩陣最優解。最后,利用光束法區域網平差統一優化整個網絡,得到精確的旋轉與平移矩陣及物方點。試驗結果表明,與現有低空影像旋轉平均方法相比,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。