从倾斜摄影数据中提取建筑物的三维尺寸信息是一个涉及多个步骤和技术的复杂过程。以下是一个详细的方法，用于从倾斜摄影数据中提取建筑物的三维尺寸信息：

一、数据准备

1. 倾斜摄影数据采集：使用无人机或其他航拍设备，以不同的角度（包括垂直和多个倾斜角度）拍摄目标区域的影像。确保拍摄到的影像具有足够的分辨率和清晰度，以便后续处理。

2. 数据预处理：对采集到的倾斜摄影数据进行预处理，包括格式转换、对比度调整、曝光调整、色彩校正等，以改善图像的质量和可读性。

二、多视影像区域网联合平差

1. 倾斜图像自检校区域网平差：通过POS数据中得到的倾斜图像外方位元素，采用由粗到精的金字塔匹配策略在每一级像片上进行同名点的自动匹配以及区域网光束法平差。这样可以全面解决像片之间的几何变形以及遮挡问题。

2. 误差方程构建与联合平差：在同一时刻，构建连接点与连接线、POS数据与GPS/IMU数据的倾斜图像自检校区域网平差的误差方程。采用联合平差计算来确保平差结果精度能够满足要求。

三、多视影像密集匹配

1. 影像匹配：在经过平差处理的倾斜摄影数据上，进行影像密集匹配。这一步骤的目标是找到不同视角影像中的同名点，以便后续的三维重建。

2. 匹配点优化：对匹配到的同名点进行优化处理，以提高匹配精度和稳定性。这可以通过一些算法（如RANSAC算法）来实现，以排除误匹配点。

四、三维重建

1. 点云生成：基于匹配到的同名点和摄影测量原理，生成目标区域的三维点云数据。这些点云数据包含了建筑物的三维坐标信息。

2. 点云滤波与分类：对生成的点云数据进行滤波处理，以去除噪声和异常值。同时，根据点云数据的属性（如颜色、密度等），对点云进行分类，将建筑物的点云数据与其他地物的点云数据区分开来。

3. 建筑物表面重建：利用建筑物的点云数据，进行建筑物表面的三维重建。这可以通过一些算法（如泊松表面重建算法）来实现，以生成建筑物的三维网格模型。

五、建筑物尺寸信息提取

1. 建筑物轮廓提取：在建筑物的三维网格模型上，提取建筑物的轮廓线。这可以通过一些算法（如Canny边缘检测算法）来实现，以识别建筑物的边缘。

2. 建筑物尺寸测量：基于提取到的建筑物轮廓线，利用测量工具（如GIS软件中的测量工具）对建筑物的尺寸进行测量。可以测量建筑物的长度、宽度、高度等参数，并生成相应的尺寸报告。

六、后处理与验证

1. 数据后处理：对提取到的建筑物三维尺寸信息进行后处理，包括数据清洗、格式转换等步骤，以便后续的分析和应用。

2. 数据验证：将提取到的建筑物三维尺寸信息与实地测量或其他可靠数据源进行对比验证，以确保数据的准确性和可靠性。

通过以上步骤，可以从倾斜摄影数据中提取出建筑物的三维尺寸信息。这种方法具有高效、准确的特点，可以为城市规划、建筑监测等领域提供有力的数据支持。