BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Szlapińska Sylwia (AGH University of Science and Technology, Poland), Tokarczyk Regina (AGH University of Science and Technology, Poland)
Tytuł
A Comparison of Accuracy between Point Clouds from Convergent Images and Spherical Panoramas
Analiza porównawcza chmur punktów wygenerowanych na podstawie zdjęć zbieżnych i panorama
Źródło
Geomatics and Environmental Engineering, 2017, nr 11/2, s. 63-72, tab., bibliogr. 15 poz.
Słowa kluczowe
Analiza porównawcza, Meteorologia, Fotografia cyfrowa
Comparative analysis, Meteorology, Digital photography
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
W pracy przedstawiono wyniki analizy porównawczej chmur punktów opracowanych na podstawie zdjęć zbieżnych oraz panoram sferycznych powstałych ze zdjęć wykonywanych z tego samego środka rzutów. Porównywano wyniki opracowania dla sieci zdjęć zbieżnych i sieci panoram pod względem dokładności, gęstości chmury i ekonomiczności pomiaru. Prace badawcze prowadzono na polu testowym założonym w dużym wnętrzu budynku. Zdjęcia zbieżne oraz panoramy wykonano lustrzanką Canon EOS 5D. Do wykonania panoram użyto głowicy GIGA PAN Epic Pro. Do obliczeń i utworzenia modeli zastosowano program Agisoft PhotoScan, ponieważ ma on funkcję automatycznej orientacji oraz dopasowania obrazów w przypadku panoram sferycznych. Porównanie dokładności chmur punktów, z których odczytywano współrzędne punktów kontrolnych, wykazało, że dokładność modelu utworzonego ze zdjęć zbieżnych wynosi 19 mm, a dokładność modelu z panoram - 73 mm. Ponieważ gorszy wynik dokładności chmury z panoram może być spowodowany jej znacznie mniejszą gęstością, sprawdzono również wpływ dokładności ich wykonania przez analityczne wyznaczenie współrzędnych punktów kontrolnych na etapie orientacji zdjęć i panoram. Przeprowadzona analiza potwierdziła, że model ze zdjęć zbieżnych cechuje się wyższą dokładnością (20 mm) niż model z panoram (36 mm). (abstrakt oryginalny)

The work includes the results of a comparison of point clouds made on the basis of convergent images and spherical panoramas from the photos taken in the same center of projection. The results were compared for the group of convergent photos and panoramas in relation to accuracy, cloud density and measurement economics. The research was carried out on the testfield inside a large building. The convergent photos and panoramas were taken using the Canon EOS 5D camera. The robotic camera mount GIGA PAN Epic Pro was used to make panoramas. For calculations and building models the Agisoft PhotoScan application was selected, as it has a function of automatic orientation and adjusting photos. The comparison of point cloud accuracy, from which the control point coordinates were taken, has shown that the accuracy of the model made from the photos was 19 mm, and the accuracy of panorama model was 73 mm. As the worse result of panorama cloud accuracy may be caused by much lower density, the effect on their accuracy was also checked by making an analytical determination of control point coordinates at the stage of photo and panorama orientation. The analysis has proven that the model made of convergent photos is more accurate (20 mm) than the model made of panoramas (36 mm). (original abstract)
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Agarwal S., Furukawa Y., Snavely N., Curless B., Seitz S., Szeliski R.: Reconstructing Rome. IEEE Computer, 2010, pp. 40-47.
  2. Barazzetti L., Fangi G., Remondio F., Scaioni M.: Automation in Multi-Image Spherical Photogrammetry for 3D Architectural Reconstruction. [in:] VAST 2010: The 11th International Symposium on Virtual Reality, Archaeology and Intelligent Cultural Heritage; the 8th EUROGRAPHICS Workshop on Graphics and Cultural Heritage; Paris, France, September 21-24, 2010, Eurographics Association, 2010, pp. 75-81.
  3. d'Annibale E., Fangi G.: Interactive Modeling by projection of oriented spherical panorama, Ad Deir, Petra, Jordan. [in:] Proceedings of the 3rd ISPRS International Workshop 3D-ARCH 2009 "3D Virtual Reconstruction and Visualization of Complex Architectures," Trento, Italy, 25-28 February 2009, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 38, 2009, pp. 1682-1777.
  4. Fangi G.: The multi-image shperical panoramas as a tool for architectural survey. [in:] Proceedings of the XXI International Symposium CIPA 2007: AntiCIPAting the Future of the Cultural Past: Zappeion Megaron, Athens, Greece 01-06 October 2007, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 36, 2007, pp. 311-316.
  5. Fangi G.: Towards an easier orientation form spherical photogrammetry. The International Archives of the Photogrammetry. Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. XL-5/W4, 2015, pp. 279-283.
  6. Furukawa Y., Ponce J.: Accurate, Dense, and Robust Multi-View Stereopsis. [in:] 2007 IEEE Conference on Computer Vision and Patt ern Recognition: Minneapolis, MN, 17-22 June 2007, vol. 1, IEEE Service Center, 2007, pp. 1362-1376.
  7. Kersten T.P., Lindstaedt M.: Automatic 3D Object Reconstruction from MultipleImages for Architectural. Photogrammetrie - Fernerkundung - Geoinformation, Heft 6, 2012, pp. 727-740.
  8. Kersten T., Mechelke, Maziull L.: 3D model of Al Zubarah Fortress in Qatar -Terrestrial Laser Scanning vs. Dense Image Matching. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. XL-5/W4, 2015, pp. 1-8.
  9. Pollefeys M., Gool L., Vergauwen M., Cornelis K., Verbiest F., Tops J.: Image-based 3D Acquisition of Archaeological Heritage and Applications. [in:] VAST '01. Proceedings of the 2001 Conference on Virtual Reality, Archeology, and Cultural Heritage, ACM Press, New York 2001, pp. 255-262.
  10. Reisner-Kollmann I.: Reconstruction of 3D Models from Images and Point Clouds with Shape Primitives. Fakultät für Informatik der Technischen Universität Wien, 2013 [Ph.D. thesis].
  11. Remondino F., El-Hakim S.: Image-Based 3D modelling: a review. The Photogrammetric Record, vol. 21, 2006, pp. 269-291.
  12. Remondino F., Menna F.: Image-based surface measurement for close-rangeheritage documentation. The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 37(B5-1), 2008, pp. 199-206.
  13. Schaffalitz ky F., Zisserman A.: Multi-view matching for unordered image sets, or "How do I organize my holiday snaps?". [in:] Computer Vision - ECCV 2002: 7th European Conference on Computer Vision, Copenhagen, Denmark, May 28-31, 2002, Proceedings, vol. 1, Springer, 2002, pp. 414-431.
  14. Snavely N., Seitz S., Szeliski R.: Modeling the World from Internet Photo Collections. International Journal of Computer Vision, vol. 80, issue 2, 2008, pp. 189-210.
  15. Wahbeh W.: Architectural Digital Photogrammetry. Panoramic Image-Based Interactive Modelling. Sapienza - Università di Roma, 2011 [Ph.D. thesis].
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
2300-7095
Język
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.7494/geom.2017.11.2.63
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu