Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "image matching" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 18
Tytuł:
MATSIM - automatyczne dopasowanie pary zdjęć satelitarnych metodą analizy cech przestrzennych
MATSIM - automatic satellite image matching based on spatial features analysis
Autorzy:
Stopa, K.
Nowakowski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130163.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
geometryzacja zdjęć
dopasowanie zdjęć
matching
image geometrization
image matching
Opis:
W codziennej praktyce teledetekcyjnej wielokrotnie zachodzi potrzeba dopasowania zdjęć ”piksel w piksel”. Jest to szczególnie ważne gdy wykonujemy równoczesną klasyfikację kilku zdjęć lub analizy porównawcze, których najlepszym przykładem jest detekcja zmian. Dopasowanie zdjęć satelitarnych, lotniczych, czy też innych danych obrazowych uzyskanych w wyniku skanowania, wykonywane jest najczęściej ręcznie na podstawie określanych przez operatora punktów. W Centrum Badań Kosmicznych PAN w Zespole Obserwacji Ziemi opracowano automatyczną metodę dopasowywania dwóch zdjęć, która działa w postaci niezależnego oprogramowania. W celu wyznaczenia punktów dopasowania na zdjęciu wejściowym i referencyjnym wykonywana jest detekcja krawędzi algorytmem Canny’ego. Następnie znajdowane są linie proste. Przecięcia ich tworzą punkty charakterystyczne, spośród których na obu zdjęciach wybierane są pary odpowiadających sobie punktów dopasowania. Muszą one spełniać określone warunki. Znalezione pary odpowiadających sobie punktów służą wyznaczeniu parametrów macierzy transformacji, na podstawie której wykonywana jest korekcja geometryczna. Zaproponowane podejście charakteryzuje się wysoką dokładnością wyników. Implementację metody wzbogaconą o graficzny interfejs użytkownika udostępniono w postaci oprogramowania matSIM. Jest ono rozpowszechniane na licencji freeware, dzięki czemu może być powszechnie wykorzystywane.
Image geometrization is one of the basic processes in satellite image processing. As a result of the transformations performed, georeference is attached to the image becoming a cartometric image. Depending of the used algorithm, the referencing material can be a map, other image, a vectorial data base, control points interactively determined by an operator or RPC points (Rational Polynomial Coefficient). In everyday practice working with remote sensing means that we work more often with after orthorectification data, realized by image supplier. Despite this, “pixel to pixel” matching is still frequently needed. This is particularly important when we perform simultaneous classification of various images or comparing analyses, for example, detecting change. Image matching of satellite, aerial or other imaging data originated from scanning, is commonly hand made based on marked points by an operator. This is not a difficult process, however time-consuming and often troublesome. Some of the commercial software applications offer functionalities that do this process automatically, but frequently appear in additional paid modules. At the Space Research Centre in Earth Observation Group we have developed an automated image matching method that works integrated in a created stand-alone software. Matching points at reference and input image are marked automatically. To this end, edge detection is performed on the image using Canny’s algorithm. After this, straight lines are identified and on the intersection points between these lines, characteristic image points are created. From these points both images will select corresponding pairs of points to be matched. The points selected for this task must fulfill three conditions. Firstly, maximal and minimal distance between the points must be kept within the defined threshold values. Secondly, the angle between intersected segments that define a matching point must be similar. And at lastly, the correlation coefficient indicating pixel value defined at the surrounding point zone must be the same, allowing a predetermined margin over the defined threshold value. Using the matching points obtained during this process, the parameters of the transformation matrix are obtained, being those parameters the base for geometric image correction. The purposed method is characterized by high accuracy of its results. The firsts tests were performed using Matlab development environment and then, taking in mind the increasing need of high speed performance, the algorithm was adapted to work using C\C++ libraries. Based on this algorithm, we have developed and implemented the software application matSIM. We have released this application under a freeware license and can be commonly used. The user friendly graphic interface improves the usability and facilitates image visualization and selection of used regions of interest where matching points will be searched. Additionally, the application allows changing default parameters such as transformation method used (lineal, bilinear, quadratic) and resampling type (nearest neighbor, bilinear).The input and output data format is GeoTIFF.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 357-366
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Możliwości tworzenia numerycznego modelu pokrycia terenu ze stereopary zdjęć satelitarnych VFRS
Possibilities of generating digital surface model from stereopairs of VHRS satellite images
Autorzy:
Bakuła, K.
Woźniak, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129650.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
NMPT
stereopara
zdjęcia satelitarne
dopasowanie obrazów
DSM
stereo-pair
satellite imagery
image matching
Opis:
Celem niniejszego artykułu było ukazanie możliwości tworzenia numerycznych modeli wysokościowych na podstawie pary satelitarnych zdjęć stereoskopowych. Zdjęcia obejmowały obszar centralnej Warszawy. Wyniki skontrolowano z modelem powstałym na podstawie lotniczego skanowania laserowego (LIDAR). Stereopara pochodziła z satelity o bardzo dużej rozdzielczości Pleiades, zaś dane LIDAR zostały pozyskane w ramach projektu ISOK. W eksperymencie analizowano wpływ parametrów gęstego dopasowania obrazów, liczby fotopunktów niezbędnej do poprawnej georeferencji scen satelitarnych wstępnie orientowanych współczynnikami RPC, oceniono dokładność względem modelu wysokościowego LIDAR z uwzględnieniem eliminacji błędów grubych oraz spowodowanych martwymi polami. Prace przeprowadzono w oprogramowaniu Trimble Inpho. Uzyskane wyniki potwierdziły możliwość zastosowania wyłącznie 2-3 fotopunktów na obszarze opracowania, aby uzyskać zadowalające wyniki orientacji, a dalej tworzonego modelu wysokościowego. W analizie dokładności modelu wysokościowego uzyskano wyniki na poziomie pojedynczego piksela. Dla terenów odkrytych przy 214 fotopunktach kontrolnych z danych LIDAR błąd wysokościowy RMS wyniósł 50 cm.
The aim of this work was to show the possibility of generating digital surface models on the basis of satellite stereo-pair. Test area of experiment was the central part of Warsaw. The results were compared with a DSM based on the airborne laser scanning (LIDAR). The stereo-pair was collected with very high resolution satellite system Pleiades and LIDAR data was acquired within the ISOK project. In the experiment: the influence of dense image matching the parameters was analysed, impact of control points on the correctness of scenes georeferencing pre-orientated with RPC coefficients was verified, the accuracy of DSM was assessed including outliers resulted in lower spatial resolution of satellite imagery and occluded areas. The experiment was processed in the Trimble Inpho software. The results confirmed the possibility of applying only 2-3 control points in order to obtain satisfactory results of scenes orientation and consequently DSM accuracy. In the analysis of elevation models their accuracy at the level of a single ground sample distance was achieved. For uncovered areas in case of 214 LIDAR-based control points vertical RMS was 50 cm.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2018, 30; 143-159
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie sieci neuronowych w procesach fotogrametrycznych
Application of neural networks to photogrammetric processes
Autorzy:
Mikrut, S.
Mikrut, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129938.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
artificial neural network
image matching
digital photogrammetry
sztuczna sieć neuronowa
spasowanie obrazów
fotogrametria cyfrowa
Opis:
W niniejszym artykule poruszono problem wykorzystania sztucznych sieci neuronowych (SSN) w geoinformatyce obrazowej, ze szczególnym uwzględnieniem procesów fotogrametrycznych. Przedstawiono wyniki przeglądu literatury światowej oraz zaprezentowano rezultaty badań prowadzonych w ramach projektu dotyczącego użycia sieci do spasowania fotogrametrycznych zdjęć lotniczych. W oparciu o literaturę, przeanalizowano wyniki prac wykorzystujących sieci neuronowe do: klasyfikacji obrazów wielospektralnych, wydobywania cech, kalibracji kamer oraz spasowania obrazów. Zaprezentowano również wyniki własnych eksperymentów, bazujących na idei wykorzystania sieci opierającej się na wyborze specjalnej reprezentacji, która następnie jest wykorzystywana do spasowania obrazów fotogrametrycznych dla dwóch wybranych typów terenu. W badaniach wykorzystano sieci impulsujące ICM (Intersecting Cortical Model), będące jedną z wersji sieci PCNN (Pulse Coupled Neural Network), przy pomocy których wygenerowano tzw. podpisy obrazów (signatures), czyli kilkudziesięcioelementowe wektory, opisujące strukturę fragmentu obrazu. Wyniki badań częściowo potwierdzają słuszność przyjętych założeń, mimo występujących problemów związanych ze specyfiką obrazów fotogrametrycznych.
The paper discusses the use of artificial neural networks in geoinformatics, particularly in photogrammetric image analysis. It reviews the relevant international publications (including the ISPRS congress proceedings) and discusses the outcome of research on the use of networks for matching photogrammetric images. The paper shows also results of tests, described in the literature, in which neural networks were applied to perform tasks such as feature extraction, multispectral image classification, camera calibration and matching. The idea of using neural networks is based on the selection of special representations. The essence of the neural networks-based methodology consists of preparing suitable representations of image fragments and of using them toclassify various types of neural networks. One of the methods adopted was based on the distribution and direction of image gradient module value. The research was conducted on forty four sub-images, taken from aerial photographs of two Polish cities: Bytom and Cracow. The areas shown in those images differed in their terrain cover. The images were divided into three categories: full sub-images, sub-images divided into 4 parts, and sub-images divided into 6 small parts. The research involved the Intersecting Cortical Model (ICM), a version of the Pulse Coupled Neural Network (PCNN), with which the so-called image signatures, i.e., a few dozen-element vectors that describe the image structure were generated. The preliminary results partially confirm the correctness of the approach adopted, despite problems resulting from the complex nature of photogrammetric images.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2008, 18b; 409-421
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evaluation of sequential images for photogrammetrically point determination
Autorzy:
Kowalczyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131216.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
close range photogrammetry
image matching
sequential images
fotogrametria bliskiego zasięgu
spasowanie obrazów
kolejne obrazy
Opis:
Close range photogrammetry encounters many problems with reconstruction of objects three-dimensional shape. Relative orientation parameters of taken photos makes usually key role leading to right solution of this problem. Automation of technology process is hardly performed due to recorded scene complexity and configuration of camera positions. This configuration makes the process of joining photos into one set usually impossible automatically. Application of camcorder is the solution widely proposed in literature for support in 3D models creation. Main advantages of this tool are connected with large number of recorded images and camera positions. Exterior orientation changes barely between two neighboring frames. Those features of film sequence gives possibilities for creating models with basic algorithms, working faster and more robust, than with remotely taken photos. The first part of this paper presents results of experiments determining interior orientation parameters of some sets of frames, presenting three-dimensional test field. This section describes calibration repeatability of film frames taken from camcorder. It is important due to stability of interior camera geometric parameters. Parametric model of systematical errors was applied for correcting images. Afterwards a short film of the same test field had been taken for determination of check points group. This part has been done for controlling purposes of camera application in measurement tasks. Finally there are presented some results of experiments which compare determination of recorded object points in 3D space. In common digital photogrammetry, where separate photos are used, first levels of image pyramids are taken to connect with feature based matching. This complicated process creates a lot of emergencies, which can produce false detections of image similarities. In case of digital film camera, authors of publications avoid this dangerous step, going straightly to area based matching, aiming high degree of similarity for two corresponding film frames. First approximation, in establishing connections between photos, comes from whole image distance. This image distance method can work with more than just two dimensions of translation vector. Scale and angles are also used for improving image matching. This operation creates more similar looking frames where corresponding characteristic points lays close to each other. Procedure searching for pairs of points works faster and more accurately, because analyzed areas can be reduced. Another proposed solution comes from image created by adding differences between particular frames, gives more rough results, but works much faster than standard matching.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2011, 22; 285-296
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatyczna orientacja obrazów cyfrowych na przykładzie wybranej geometrii sieci zdjęć
Automatic orientation of digital images using the example of selected geometry of a network of images
Autorzy:
Zawieska, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131129.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
operatory detekcji narożników
dopasowanie zdjęć
modelowanie 3D
operators of corner detection
image matching
3D modelling
Opis:
Celem niniejszego referatu jest przeanalizowanie działania wybranych algorytmów, które automatycznie obliczą elementy orientacji zewnętrznej sieci zdjęć a następnie wyznaczą współrzędne chmury punktów 3D, opisujących model badanego obiektu. Do obliczeń wykorzystano autorski program, realizujący kolejne etapy tworzenia modelu 3D. Pierwsza faza obejmowała wyróżnienie na poszczególnych zdjęciach elementów charakterystycznych, gdzie wykorzystane zostały operatory detekcji narożników SIFT i SUSAN. Następnym krokiem było połączenie punktów homologicznych na sąsiednich zdjęciach. Sposób realizacji tego kroku jest determinowany przez wybór typu operatora. Operator SIFT posiada dedykowany mechanizm tworzenia par, podczas gdy operator SUSAN wymaga utworzenia odrębnych metod. Do dopasowania punktów wykorzystano metodę Area Base Matching, zmodyfikowaną na potrzeby modelowania 3D. Na podstawie tak zebranych danych, kolejnym etapem jest wyznaczenie współrzędnych 3D chmury punktów mierzonego obiektu. W niniejszym referacie przedstawiono dwa rozwiązania. Jedno z nich realizuje dopasowywanie zdjęć parami, korzystając z macierzy podstawowej a drugie trójkami, wykorzystując rachunek tensorowy. W praktyce, pierwsze rozwiązanie wyznaczające punkty modelu okazało się mniej stabilne numerycznie, co może prowadzić do znacznych błędów w modelu końcowym. Drugie rozwiązanie jest trudniejsze do wykorzystania, gdyż wymaga odnalezienia odpowiadających sobie punktów na co najmniej trzech zdjęciach. Eksperymenty przeprowadzono na wybranych obiektach bliskiego zasięgu, z odpowiednio wykonaną geometrią zdjęć, tworzących pierścień (okrąg) wokół mierzonego obiektu.
The objective of this paper is to analyse operations of selected algorithms, which will automatically compute elements of external orientation of a network of photographs and then, they will determine co-ordinates of a 3D cloud of points, which describe a model of the analysed object. The author’s software tool has been utilised for calculations; it performs successive stages of the 3D model generation: detection of characteristic points, point matching on successive photographs, determination of a tensor, calibration and 3D point cloud generation. A series of experiments have been performed in order to evaluate selection of the optimum solution. The first stage included distinguishing of characteristic elements on particular photographs; corner detection operators, SIFT and SUSAN were applied for that stage. The next step concerned connection of homological points on neighbouring photographs. The method of implementation of that step is determined by selection of the operator type. The SIFT operator has the dedicated mechanism of pair creation, whilst the SUSAN operator requires creation of separate methods. The Area Base Matching method, modified according to the demands of 3D modelling, was used for the needs of point matching. This method investigates correlation of the background within the neighbourhood of characteristic points and uses the results of that investigations to match the photographs. Basing on data collected this way, the next stage aims at determination of 3D co-ordinates of the cloud of points of the measured object. Two solutions have been presented in this paper. One of them allows for matching photographs in pairs, using the fundamental matrix; the second solution allows for threesome matching of photographs, using the tensor calculus. In practice, the first solution, which determines the model points, turned to be less numerically stable, what may lead to considerable errors of the final model. The second solution is more difficult to use, since it requires that corresponding points are found in at least three photographs. Experiments were performed for selected close range objects, with the appropriate specified geometry of photographs, which created a ring around the measured object.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 23; 509-519
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wybrane operatory detekcji w automatyzacji dopasowywania obrazów cyfrowych bliskiego zasięgu
Selected detection operators in matching automatization for close range digital images
Autorzy:
Zawieska, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129711.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
operatory detekcji
automatyzacja dopasowywania obrazów
realistyczne modele 3D
detection operators
automatic image matching
realistic 3D models
Opis:
Rekonstrukcja trójwymiarowych realistycznych modeli obiektów z obrazów cyfrowych jest od długiego czasu tematem badań w fotogrametrii i widzeniu komputerowym. Uzyskanie w praktyce, realistycznego 3D modelu jest niezmiernie trudne, biorąc pod uwagę dostępne technologie. Operatory detekcji stanowią pierwszy krok w procesie, który ma na celu znalezienie punktów obiektów służących do wzajemnego wpasowania wielu obrazów. W tym celu często korzysta się z podstawowych obiektów geometrycznych takich jak proste czy punkty. Popularnymi metodami wykrywania narożników są operatory Moravec i Harris. Ich zastosowanie powinno zapewnić wykrycie punktów charakterystycznych dla wykrywanych obiektów, jakimi są narożniki. Są to jednak operatory parametryczne i zmiany takich elementów jak rozmiar okna operatora, czy progu należy ustalać indywidualnie dla każdego analizowanego zdjęcia. W referacie przedstawiono metodę, która ma zapewnić dokładniejszą lokalizację wykrywanych punktów poprzez zastosowanie przekształceń oryginalnych obrazów filtrami wykrywającymi krawędzie. Dzięki tej operacji punkty wykrywane są tylko i wyłącznie na krawędziach. Zabieg ten zmniejsza istotność parametrów z jakimi wywoływane są detektory narożników, a więc ułatwia ich dobór. W badaniach zastosowano dwa rodzaje wykrywania krawędzi: ostre i rozmyte. Dla krawędzi ostrej obraz sprowadzany jest do postaci binarnej. Dla krawędzi rozmytej, punkty tworzące krawędź przyjmują różne wartości nasycenia. Wybór algorytmu wpływa w istotny sposób na liczbę i rozmieszczenie wykrytych punktów. Mając do dyspozycji trzy strategie wykrywania punktów, czyli pracę na obrazie oryginalnym, na krawędziach ostrych lub rozmytych, przeprowadzono szereg testów mających wykazać racjonalność zastosowania powyższych strategii dla zdjęć wykonywanych w różnych warunkach oświetleniowych i obiektów o różnych typach faktur.
The reconstruction of realistic 3D models from digital images is one of the main issues of photogrammetry and computer vision. In practice, it is exquisitely hard to generate a realistic model with available technologies. Detection operators are the first step in a measure process, which allows finding points useful for image matching. For this primitives are used such as lines or points. Common corners detection methods are the Moravec and Harris operators. They can be applied to detect characteristic points of objects, such as corners. However, the operators are determined by many parameters such as the threshold or window parameters, that should be adjusted for each image separately. In this paper the method that allows better localization of corners, by using an edge detection, is presented. The method enables detection of corners on the edges, that limits the influence of the corner detector’s parameters. Two forms of edge detection were tested: sharp and soft. In the first case the image is transformed to a binary form. In the second, the edge points assume different intensities. The selection of an algorithm affects in a significant way the number and distribution of the detected corners. All the strategies, i.e. detection on the original image and with soft and sharp detection of the edges were compared for pictures with varied illumination and objects with different types of facture. Experiments that have been done allow development of an automatic feature detection and an image measure, which constitutes the main process that aims at creating procedures for an automatic detection of a cloud of points with high accuracy in multi-image sets used to generate a realistic 3D model of a measured object.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2010, 21; 481-491
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of operators for detection of corners set in automatic image matching
Autorzy:
Zawieska, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129929.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
feature detection
corner detection
3D modelling
image matching
funkcja wykrywania
wykrywanie krawędzi
modelowanie 3D
dopasowanie obrazów
Opis:
Reconstruction of three dimensional models of objects from images has been a long lasting research topic in photogrammetry and computer vision. The demand for 3D models is continuously increasing in such fields as cultural heritage, computer graphics, robotics and many others. The number and types of features of a 3D model are highly dependent on the use of the models, and can be very variable in terms of accuracy and time for their creation. In last years, both computer vision and photogrammetric communities have approached the reconstruction problems by using different methods to solve the same tasks, such as camera calibration, orientation, object reconstruction and modelling. The terminology which is used for addressing the particular task in both disciplines is sometimes diverse. On the other hand, the integration of methods and algorithms coming from them can be used to improve both. The image based modelling of an object has been defined as a complete process that starts with image acquisition and ends with an interactive 3D virtual model. The photogrammetric approach to create 3D models involves the followings steps: image pre-processing, camera calibration, orientation of images network, image scanning for point detection, surface measurement and point triangulation, blunder detection and statistical filtering, mesh generation and texturing, visualization and analysis. Currently there is no single software package available that allows for each of those steps to be executed within the same environment. For high accuracy of 3D objects reconstruction operators are required as a preliminary step in the surface measurement process, to find the features that serve as suitable points when matching across multiple images. Operators are the algorithms which detect the features of interest in an image, such as corners, edges or regions. This paper reports on the first phase of research on the generation of high accuracy 3D model measurement and modelling, focusing upon the application of different operators for accurate feature point extraction. The implementation of those operators is discussed and performance of differen operators is analysed. The optimal operator for high accuracy close range object reconstruction is then highlighted. This research has facilitated a development of the feature extraction and image measurement process that will be central to the development of an automatic procedure for high accuracy point cloud generation in multi image networks where robust orientation and 3D point determination will facilitate surface measurement and modelling within a single software system.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2011, 22; 423-436
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie właściwości chmury punktów wygenerowanej metodą dopasowania obrazów zdjęć lotniczych z danymi z lotniczego skanowania laserowego
Comparison of point clouds derived from aerial image matching with data from airborne laser scanning
Autorzy:
Dominik, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129621.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
chmura punktów
dopasowanie obrazów
semi-global matching
lotnicze skanowanie laserowe
numeryczny model pokrycia terenu
point cloud
image matching
airborne laser scanning (ALS)
digital surface model
Opis:
Celem niniejszego opracowania było zbadanie właściwości chmur punktów tworzonych metodą dopasowania obrazów zdjęć lotniczych semi-global matching (SGM) i porównanie ich z chmurami punktów z lotniczego skanowania laserowego. Do badań wykorzystane zostały zdjęcia lotnicze oraz dane z lotniczego skanowania laserowego pozyskane w latach 20102013 na obszarze centrum Elbląga. Na podstawie wejściowego zbioru danych wygenerowano chmury punktów metodą SGM, które poddano następnie analizie. Otrzymane chmury punktów badano poprzez porównanie dokładności wysokościowej względem profilu pomierzonego w terenie, porównanie wizualne profili chmur punktów oraz porównanie wizualne wygenerowanych na podstawie chmur punktów modeli pokrycia terenu. Przeprowadzone badania pozwoliły na sformułowanie szeregu szczegółowych wniosków dotyczących jakości chmur punktów SGM w odniesieniu do różnych czynników. Sformułowane wnioski szczegółowe prowadzą do generalnego spostrzeżenia, że chmury punktów SGM są produktem mniej niezawodnym, bardziej nieprzewidywalnym i zależnym od większej liczby czynników niż chmury punktów LIDAR. Mimo to przy odpowiednich parametrach chmury punktów SGM mogą przewyższać dokładnościowo chmury punktów LIDAR, a także dostarczać bardziej szczegółowej informacji dotyczącej pokrycia terenu. Skłania to do wniosku, że chmury punktów SGM mają potencjał i warto rozwijać tę metodę generowania chmur punktów.
The aim of this study was to investigate the properties of point clouds derived from aerial image matching and to compare them with point clouds from airborne laser scanning. A set of aerial images acquired in years 2010-2013 over the city of Elblag were used for the analysis. Images were acquired with the use of three digital cameras: DMC II 230, DMC I and DigiCAM60 with a GSD varying from 4.5 cm to 15 cm. Eight sets of images that were used in the study were acquired at different stages of the growing season – from March to December. Two LiDAR point clouds were used for the comparison – one with a density of 1.3 p/m2 and a second with a density of 10 p/m2. Based on the input images point clouds were created with the use of the semi-global matching method. The properties of the obtained point clouds were analyzed in three ways: – by the comparison of the vertical accuracy of point clouds with reference to a terrain profile surveyed on bare ground with GPS-RTK method – by visual assessment of point cloud profiles generated both from SGM and LiDAR point clouds – by visual assessment of a digital surface model generated from a SGM point cloud with reference to a digital surface model generated from a LiDAR point cloud. The conducted studies allowed a number of observations about the quality of SGM point clouds to be formulated with respect to different factors. The main factors having influence on the quality of SGM point clouds are GSD and base/height ratio. The essential problem related to SGM point clouds are areas covered with vegetation where SGM point clouds are visibly worse in terms of both accuracy and the representation of terrain surface. It is difficult to expect that in these areas SGM point clouds could replace LiDAR point clouds. This leads to a general conclusion that SGM point clouds are less reliable, more unpredictable and are dependent on more factors than LiDAR point clouds. Nevertheless, SGM point clouds generated with appropriate parameters can have better accuracy than LiDAR point clouds and present more detailed information about the terrain surface.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2014, 26; 53-56
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Możliwości opracowania fotogrametrycznego lotniczych zdjęć ukośnych
Possibilities of photogrammetric processing of oblique aerial images
Autorzy:
Ostrowski, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130592.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
lotnicze zdjęcia ukośne
orientacja
aerotriangulacja
dopasowanie obrazów
detekcja zmian
fasady
oblique aerial images
orientation
aerotriangulation
image matching
change detection
facades
Opis:
Lotnicze zdjęcia ukośne stają się coraz popularniejszym źródłem danych fotogrametrycznych, a liczba zamawiających je miast rośnie również w Polsce. Tego typu zobrazowania dostarczają znacznie więcej informacji niż typowe zdjęcia pionowe, ponadto wielu użytkowników postrzega je jako „bardziej naturalne”. Rosnące zainteresowanie takimi danymi widoczne jest również na poziomie urzędów centralnych odpowiedzialnych za tworzenie opracowań kartograficznych w wielu państwach europejskich. Zdjęcia ukośne przez lata postrzegane były jako dane uzupełniające do lotniczego skaningu laserowego (ALS), uzupełnianie to ograniczało się w wielu wypadkach jedynie do wykorzystania zdjęć jako źródła tekstur dla modeli 3D powstających z danych ALS. Innym popularnym obszarem zastosowań było tworzenie przeglądarek zdjęć ukośnych, które w połączniu z Numerycznym Modelem Terenu pozwały na uproszczony pomiary wysokości obiektów na pojedynczym zdjęciu. Sytuacja ta zmienia się w ostatnich latach, gdy wraz z rozwojem technologii fotogrametrycznych możliwa stała się dokładna orientacja zdjęć ukośnych z wykorzystaniem automatycznej aerotriangulacji, a algorytmy służące do gęstego dopasowania obrazów przystosowane zostały do pracy z takimi danymi. Niniejszy artykuł z zawiera przegląd opublikowanych w ostatnich latach wyników orientacji bloków zdjęć ukośnych, w szczególności porównano wyniki testów dotyczących metod orientacji zdjęć ukośnych przeprowadzonych przez EuroSDR i ISPRS z wynikami badań prowadzonymi na innych polach testowych. Przeprowadzone badania eksperymentalne skupione były na dwóch głównych aspektach, pierwszym była ocena dokładności odwzorowania geometrii fasad budynków z wykorzystaniem gęstego dopasowania obrazów w przypadku bloku zdjęć ukośnych, w którym ze względu na małe pokrycia fasada odfotografowana jest jedynie na pojedynczym modelu. Drugim z poruszonych tematów badań była próba wykorzystania zdjęć ukośnych do wykrywania zmian w obrębie fasad budynków co nie jest możliwe z wykorzystaniem innych danych pozyskiwanych z pułapu lotniczego.
Oblique aerial images are becoming an increasingly popular source of photogrammetric data, and they are being acquired by more and more municipalities in Poland also. This type of imagery can provide much more information than typical vertical photographs, and many users actually see them as "more natural." The growing interest in such data is becoming apparent even at the level of national mapping agencies responsible for the development of cartographic materials in many European countries. For years, oblique photographs were perceived as supplementary data for aerial laser scanning (ALS). Often, their supplementary role was limited to providing a source of textures for 3D models developed from ALS data. They were also commonly applied in dedicated oblique images viewers, which in conjunction with a Digital Terrain Model enabled simplified height measurements of features on a single photograph. With the advancement of photogrammetric technologies in recent years, the situation has been changing, and it has become possible to accurately orientate oblique images using automatic aerotriangulation and to apply adapted dense image matching (DIM) algorithms to work with this kind of data. This paper overviews the results of orientation of blocks of oblique photographs that have been published in recent years, focusing in particular on benchmarking results obtained by EuroSDR and ISPRS for methods of orientating oblique images. The purpose of the performed experimental tests was to determine the capacity for mapping the geometry of building façades using dense image matching and for detecting changes in urban space using oblique photographs with respect to façades. The research was focused on two main issues, the first one concerning the assessment of accuracy and the second an attempt to apply oblique photographs to the detection of changes in building façades, which is not possible using any other aerial photogrammetric data.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2016, 28; 65-78
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatyczna rekonstrukcja modeli 3D małych obiektów bliskiego zasięgu
3D models automatic reconstruction of selected close range objects
Autorzy:
Zawieska, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130356.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
SUSAN
automatyczne dopasowanie obrazów
RANSAC
rekonstrukcja powierzchni
modelowanie 3D
wizualizacja
automatic image matching
surface reconstruction
3D modelling
visualization
Opis:
Reconstruction of three-dimensional, realistic models of objects from digital images has been the topic of research in many areas of science for many years. This development is stimulated by new technologies and tools, which appeared recently, such as digital photography, laser scanners, increase in the equipment efficiency and Internet. The objective of this paper is to present results of automatic modeling of selected close range objects, with the use of digital photographs acquired by the Hasselblad H4D50 camera. The author's software tool was utilized for calculations; it performs successive stages of the 3D model creation. The modeling process was presented as the complete process which starts from acquisition of images and which is completed by creation of a photorealistic 3D model in the same software environment. Experiments were performed for selected close range objects, with appropriately arranged image geometry, creating a ring around the measured object. The Area Base Matching (CC/LSM) method, the RANSAC algorithm, with the use of tensor calculus, were utilized form automatic matching of points detected with the SUSAN algorithm. Reconstruction of the surface of model generation is one of the important stages of 3D modeling. Reconstruction of precise surfaces, performed on the basis of a non-organized cloud of points, acquired from automatic processing of digital images, is a difficult task, which has not been finally solved. Creation of poly-angular models, which may meet high requirements concerning modeling and visualization is required in many applications. The polynomial method is usually the best way to precise representation of measurement results, and, at the same time, to achieving the optimum description of the surface. Three algorithm were tested: the volumetric method (VCG), the Poisson method and the Ball pivoting method. Those methods are mostly applied to modeling of uniform grids of points. Results of experiments proved that incorrect utilization of these methods results in various artifacts and deformations of models. After generation of a triangular grid of the modeled surface, results were visualized using the shading methods and texturing of the cloud of points. The accuracy of obtained reconstructions of the model surface equaled bellow 1 mm.
Celem niniejszego artykułu jest prezentacja wyników automatycznego modelowania wybranych obiektów bliskiego zasięgu (głowa manekina, kamień) z wykorzystaniem obrazów cyfrowych z aparatu Hasselblad H4D50. Do obliczeń wykorzystano autorski program, realizujący kolejne etapy tworzenia modelu 3D. Proces modelowania został zaprezentowany jako kompletny proces rozpoczynający się od pozyskania obrazów, który jest ukończony wraz z utworzeniem fotorealistycznego modelu 3D, w tym samym środowisku programowym. Eksperymenty przeprowadzono na wybranych obiektach bliskiego zasięgu, z odpowiednio wykonaną geometrią zdjęć, tworzących pierścień (okrąg) wokół mierzonego obiektu. Do automatycznego dopasowania punktów, wykrytych algorytmem SUSAN, wykorzystano metodę Area Base Matching (CC/LSM), algorytm RANSAC wykorzystując rachunek tensorowy. Rekonstrukcja powierzchni generowania modelu jest jednym z bardzo ważnych etapów modelowania 3D. Rekonstrukcja precyzyjnych powierzchni na podstawie nieregularnej chmury punktów uzyskanych z automatycznego opracowania obrazów cyfrowych jest zagadnieniem otwartym. Tworzenie wielokątnych modeli, które mogą sprostać wysokim wymaganiom w zakresie modelowania i wizualizacji, potrzebne jest w wielu aplikacjach. Metoda wielokątów jest zwykle idealna drogą do dokładnego reprezentowania wyników pomiarów, a jednocześnie do uzyskania optymalnego opisu powierzchni. Przetestowano trzy algorytmy: metodę objętościową (VCG), metodę Poissona i metodę Ball Pivoting. Metody te są najczęściej stosowane do modelowania jednorodnej siatki punktów. Wyniki eksperymentów wykazały, że niewłaściwe zastosowanie tych metod powoduje różne artefakty i zniekształcenia powierzchni modelu. Po utworzeniu siatki trójkątów modelowanej powierzchni, wyniki zwizualizowano wykorzystując metodę cieniowania oraz teksturowanie chmury punktów. Dokładność uzyskanej rekonstrukcji powierzchni modelu uzyskano z poniżej 1 mm.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2013, 25; 295-302
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatyzacja procesu przetwarzania danych obrazowych
Automation of image data processing
Autorzy:
Preuss, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129781.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
DTM
DSM
image data
image-based systems
image matching
image-based georeference products
true ortho
dane obrazowe
systemy obrazowania
cyfrowe dopasowanie obrazów
obrazowe produkty georeferencyjne
Photoscan firmy Agisoft
Opis:
Niniejszy artykuł omawia aktualne możliwości automatyzacji procesu przetwarzania danych obrazowych na przykładzie wykorzystania programu PhotoScan firmy Agisoft. Obecnie dla tworzenia produktów fotogrametrycznych wykorzystuje się dane obrazowe pozyskiwane różnymi systemami rejestracji (kamery pomiarowe, niemetryczne) umieszczonymi na samolotach, satelitach czy coraz częściej na systemach UAV. Wykonuje się wielokrotne rejestracje obiektu (obszaru terenu) w celu wyeliminowania zjawiska martwych pół oraz dla podniesienia finalnej dokładności opracowania fotogrametrycznego - w efekcie tworzone są duże zespoły zdjęć. Geometria tak powstałych zespołów (bloków) zdjęć znacznie odbiega od standardowej konfiguracji zdjęć. Dla szybkiego odtworzenia orientacji zewnętrzne zdjęć w takim bloku wykorzystuje się obecnie automatyczne algorytmy dopasowania obrazów. Mogą one tworzyć model bloku w układzie lokalnym lub zewnętrznym układzie odniesienia wykorzystując dodatkowe dane w postaci pomierzonych środków rzutów oraz punktów osnowy terenowej (fotopunkty). W przypadku opracowania zdjęć niemetrycznych na tym etapie możliwym jest przeprowadzenie procesu samokalibracji. Algorytm dopasowania obrazów jest również wykorzystany w kolejnym kroku do generowania gęstej chmury punktów rekonstruującej kształt przestrzenny obiektu (obszaru). W kolejnych krokach przetwarzania mogą powstać standardowe produkty fotogrametryczne w postaci ortomozaiki, NMT lub NMPT oraz fotorealistycznego modelu bryły obiektu (terenu). szystkie wymienione kroki przetwarzania są realizowane w jednym programie, a nie jak to jest w standardowych oprogramowaniach komercyjnych w wielu modułach programowych. Dla określonego zestawu rejestracyjnego cały proces przetwarzania zdjęć na georeferencyjne produkty finalne może odbywać się w pełni automatycznie (wsadowo) poprzez sekwencyjne realizację ustalonych kroków przetwarzania przy wcześniej ustalonych parametrach sterujących. W artykule prezentowane będą praktyczne rezultaty zastosowania analizowanego programu dla całkowicie automatycznego generowania ortomozaiki zarówno z bloku standardowych zdjęć metrycznych wykonanych kamerą Vexcel jak również bloku zdjęć niemetrycznych pozyskanych systemem UAV.
This article discusses the current capabilities of automate processing of the image data on the example of using PhotoScan software by Agisoft. At present, image data obtained by various registration systems (metric and non-metric cameras) placed on airplanes, satellites, or more often on UAVs is used to create photogrammetric products. Multiple registrations of object or land area (large groups of photos are captured) are usually performed in order to eliminate obscured area as well as to raise the final accuracy of the photogrammetric product. Because of such a situation the geometry of the resulting image blocks is far from the typical configuration of images. For fast images georeferencing automatic image matching algorithms are currently applied. They can create a model of a block in the local coordinate system or using initial exterior orientation and measured control points can provide image georeference in an external reference frame. In the case of non-metric image application, it is also possible to carry out self-calibration process at this stage. Image matching algorithm is also used in generation of dense point clouds reconstructing spatial shape of the object (area). In subsequent processing steps it is possible to obtain typical photogrammetric products such as orthomosaic, DSM or DTM and a photorealistic solid model of an object. All aforementioned processing steps are implemented in a single program in contrary to standard commercial software dividing all steps into dedicated modules. Image processing leading to final georeferenced products can be fully automated including sequential implementation of the processing steps at predetermined control parameters. The paper presents the practical results of the application fully automatic generation of othomosaic for both images obtained by a metric Vexell camera and a block of images acquired by a non-metric UAV system.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2014, 26; 119-127
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena dokładności modelu budynku z bardzo gęstej chmury punktów pozyskanej z integracji zdjęć o różnej geometrii
Assessment of accuracy for the building model acquired from a high dense points cloud based on images of different geometry
Autorzy:
Drzewiecki, R.
Bujakiewicz, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129593.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
BSP
modelowanie 3D
automatyczne dopasowywanie wieloobrazowe
gęsta chmura punktów
UAV
3D modeling
high density image matching
dense points cloud
Opis:
Dokładność rekonstrukcji 3D modeli budynków jest w znacznym stopniu uzależniona od gęstości chmur punktów jakie są wykorzystywane dla ich tworzenia. Sprzyja temu rozwijająca się w ostatnich latach metoda tworzenia bardzo gęstych chmur punktów w oparciu o automatyczne pomiary na zdjęciach cyfrowych o dużych pokryciach. W niniejszym artykule zostanie przedstawiony przykład rekonstrukcji 3D modelu budynku o skomplikowanym kształcie, z wykorzystaniem gęstej chmury punktów, ze zdjęć niemetrycznych o różnej geometrii. W tym celu, pozyskano 200 zdjęć o pokryciu około 90%, na trzech poziomach wysokości lotu systemu BSP (DJI Phantom4), oraz dodatkowo wykonano 46 zdjęć z podobnym pokryciem, aparatem FUJIFILM X-S1, ze stanowisk naziemnych. Do całego procesu rekonstrukcji obiektu wykorzystano oprogramowanie Agisoft PhotoScan. Ze względu na zróżnicowaną metrykę zdjęć z BSP oraz stanowisk naziemnych, a także ich różny sposób kalibracji (przed lub w trakcie opracowania), zdjęcia obu sieci umieszczono w dwóch klastrach, dla których w niezależnych wyrównaniach aero/terra triangulacji, zostały wyznaczone parametry orientacji zewnętrznej (EOZ), względem tego samego referencyjnego układu współrzędnych. Automatyczny pomiar bardzo dużej liczby punktów opisujących obiekt, na zdjęciach z obu klastrów oraz wykorzystanie wyznaczonej metryki kamer i parametrów EOZ, umożliwiło generowanie jednej wspólnej bardzo gęstej chmury punktów (ponad 6 milionów), z której stworzono finalne produkty, tj. 3D modele obiektu w kilku formach. Ocenę poprawności rekonstrukcji kształtu 3D modelu obiektu wykonano na podstawie porównania odległości miar czołowych budynku pomierzonych w terenie i na modelu, oraz długości pomiędzy punktami specjalnie sygnalizowanymi na obiekcie, a także poprzez analizę średnich błędów kwadratowych określonych dla punktów osnowy. Ostateczna dokładność mieściła się w granicach 0.01 - 0.03m, co potwierdza duży potencjał integracji zdjęć niemetrycznych, pozyskanych dla obiektu z drona i stanowisk naziemnych, oraz tworzenia jednej wspólnej gęstej chmury punktów, w celu wiernej rekonstrukcji kształtu modelu 3D.
Accuracy for reconstruction of 3D models of buildings, depends mainly upon density of point clouds, which are used for their creation. The methods for creation of the very dense points clouds on base of automatic measurement of the multi images have been successfully developed. In this paper, the example for automatic reconstruction of 3D model of building of quite complicated shape with use the dense points cloud from non-metric photographs of different geometry, is presented. For this purpose, using the BSP (DJI Phantom) from three height levels - 200 photographs with overlap of about 90%, were acquired. In addition, 46 photographs from ground stations with the camera (FUJIFILM X-S1),were taken. The entire reconstruction process of 3D model of the building, was executed with Agisoft PhotoScan programe. Because of different cameras specification for photographs taken from BSP and from ground stations and various approaches for cameras calibration, the two groups of photographs were located in two classes (clasters), for which the exterior orientation parameters (EO) were separately determined by aero and /terra triangulation, referenced to the same ground coordinate system. The automatic measurement of very large number of image object points on all photographs and the use of their interior and exterior orientation parameters, have enabled to generate one common very dense points cloud (about 6 millions), which was used to produce the final 3D building model in a few forms. The accuracy of reconstruction of the building model shape was estimated on base of comparison of the model and real data (measures on the building) and also the RSE for the control and check points. The overall accuracy of 0.01 – 0.03 meters was obtained, which have confirmed the high potentiality for integration of different geometry non-metric photographs for the reconstruction of good quality 3D model.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2018, 30; 83-93
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza dokładności kształtu modelu elementu przemysłowego pozyskanego ze zdjęć cyfrowych i skaningu naziemnego
Analysis of accuracy of shape of industrial element model obtained from digital images and terrestrial laser scanning
Autorzy:
Zawieska, D.
Klimkowska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131102.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
model przestrzenny 3D
automatyczne dopasowanie obrazów
precyzyjny skaner przemysłowy
model projektowy
spatial model
automatic image matching
precise industrial scanner
project model
Opis:
Celem niniejszego referatu jest porównanie dokładności odtworzenia kształtu elementu łopaty wirnika nośnego śmigłowca pozyskanego ze zdjęć cyfrowych i skaningu naziemnego. Zdjęcia wykonano aparatem cyfrowym CANON EOS20D. Automatyczne dopasowanie zdjęć (matching), wykonano przy wykorzystaniu programu PhotoModeler Scanner. Do pomiaru badanej powierzchni metodą skaningu naziemnego, wykorzystano precyzyjny skaner optyczny ATOS II firmy GOM, który jest stosowany w pomiarach przemysłowych. Porównanie wygenerowanych modeli 3D, z modelem projektowym obiektu, wykonano w programie NX Siemens, będącym zaawansowanym programem typu CAD/CAM/CAE. Dopasowanie modeli wykonano na całym obiekcie, na wybranych profilach badanej łopaty wirnika. Ocenę dokładności otrzymano na podstawie pomiaru odchyłek na 148 punktach, dla których policzona została wartość średnia. Wymagana dokładność, określona przez specjalistów, odtworzenia kształtu tego rodzaju elementu konstrukcyjnego śmigłowca wynosi 0.1 mm. W prezentowanym eksperymencie otrzymano dla modelu fotogrametrycznego 0.42 mm, dla modelu ze skaningu laserowego 0.22 mm.
The purpose of this paper is to compare the accuracy of shape of an element of the main rotor of a helicopter reconstructed from digital photographs and terrestrial scanner. The purpose of the main rotor is to generate the thrust necessary for the flight (forward, backward, sideward), as well as the moments for stability and control. The construction of such types of objects requires very high precision, since the admissible error of the reproduced part amounts to 0.1 mm. To carry out an analysis of the accuracy, 3D models obtained from different data were generated. A first reference model was created from the design data.. Design data allow to draw profiles of the main rotor and then describe its surface, and it is possible to measure coordinates of any point of the object. A second model was obtained from digital images taken by the Canon EOS 20D camera and with use of two types of coded and uncoded reference points placed on the object. Automatic image matching was executed in the PhotoModeler Scanner software. The third model was reconstructed on the basis of data from terrestrial laser scanning, where the industrial precise ATOS II scanner from the GOM company was used. In addition, special target points for automatic scan matching on this object were located. A comparison of these two generated 3D models with the reference model was carried out in the NX program, which is an advanced CAD/CAM/CAE software. Based on the analysis, both evaluation of the accuracy of the generated models and the time consumption and economic aspects were compared.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2010, 21; 493-502
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wymagania wobec danych źródłowych dla generowania true-ortho
Requirements to source data for true-ortho generation
Autorzy:
Kurczyński, Z.
Preuss, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130760.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
ortofotomapa
true ortho
martwe pola
mapa widoczności
NMPT
dopasowanie obrazów
wykrywanie budynków
LIDAR
orthophotomap
true-ortho
occluded area
visibility map
digital surface model (DSM)
dense DSM
image matching
building extraction
lidar
Opis:
Ortofotomapa jest obecnie najbardziej popularnym produktem kartograficznym. W obszarze zabudowanym obrazy budynków są jednak przesunięte zgodnie z rzutem środkowym, a część terenu jest zakryta (tzw. „martwe pola”). Tej wady nie ma „prawdziwe” orto (true-ortho). Do jego wykonania konieczny jest jednak numeryczny model pokrycia terenu (NMPT) z przestrzennymi modelami budynków. W artykule podjęto dyskusję uwarunkowań technicznych generowania trueortho. Rozważane są szczególne wymagania do wykonawstwa zdjęć lotniczych, generowania brył budynków z ręcznej stereodigitalizacji modelu zbudowanego ze zdjęć, z automatycznego dopasowania obrazów, oraz danych skaningu laserowego (LIDAR). Badany jest wpływ danych źródłowych na jakość wynikowego true-ortho, oraz koszt jego wytworzenia. Prezentowane są wstępne wyniki. Prace są kontynuowane.
Digital orthophotomap is at present the most popular cartographic product. However, in built-up areas, images of buildings are displaced according to the central projection, and part of the terrain is invisible (the so-called "occluded area"”). A true orthomap does not have such defects. The digital surface model (DSM) is however necessary, with spatial models of buildings to make it. The paper discusses technical aspects of the true-ortho generation. Special requirements relating to the execution of air photos are considered, along with the analysis of generating the building models based on the manual stereo digitalisation of the terrain model built on the basis of photos, automatic image matching, and laser data (LIDAR). The influence of source data on the quality of the outcome true-ortho, and the costs of its producing are reviewed. Preliminary results are presented. Works are continued.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2009, 19; 229-239
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Teoretyczne podstawy metody spasowania obszarów obrazów cyfrowych
Theoretical background of the matching method for digital images’ areas
Autorzy:
Paszotta, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130444.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
spasowanie obrazów
obraz cyfrowy
ortofotomapa
images matching
digital image
orthophotomap
Opis:
Zagadnienie spasowania obszarów na obrazach cyfrowych związane jest ściśle z wyznaczaniem punktów homologicznych. Poprawność ich identyfikacji wpływa zasadniczo na dokładność wyznaczania elementów orientacji zdjęć, na dokładność NMT i ortofotomapy. Metody spasowania obszarów są tematem wielu publikacji. Mimo to trudno znaleźć formalne teoretyczne podstawy, na których można budować lub weryfikować algorytmy. Autor podejmuje próbę sformalizowania pewnych zagadnień spasowania obszarów, podaje warunki istnienia punktów i obszarów homologicznych oraz przedstawia pewne formuły i warunki dla spasowania obszarów. Teoretyczne rozważania były podstawą do zbudowania algorytmu wyznaczania punktów wiążących. Jego zastosowanie przedstawiono na przykładzie stereogramu lotniczego.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2000, 10; 59-1-58-11
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 18

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies