Scannen ohne Scanner: Bildbasierte 3D Punktwolken Grundlagen, Anwendungen und Erfahrungen

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1 Scannen ohne Scanner: Bildbasierte 3D Punktwolken Grundlagen, Anwendungen und Erfahrungen Heinz Jürgen Przybilla

2 Gliederung Einleitung Grundlagen Dense Image Matching / Structure from Motion Systeme Anwendungen & Erfahrungen Zusammenfassung Ausblick

3 Scannen mit Scanner Messungen pro Punkt P i : 1 Strecke s i 1 Horizontal-Winkel w 1i und 1 Vertikal-Winkel w 2i Objektpunkt: Koordinaten x y z + Intensität i des reflektierten Signals Punktraster

4 Scannen ohne Scanner Unbekannte Innere Orientierung Äußere Orientierung Objektkoordinaten Räumlicher Bildverband

5 Scannen ohne Scanner Quelle: https://www.cs.cornell.edu/~snavely/bundler/#s1 Räumlicher Bildverband

6 Scannen ohne Scanner Quelle: https://www.cs.cornell.edu/~snavely/bundler/#s1 Räumlicher Bildverband

7 Grundlagen Workflow Bilddatenerfassung Merkmalsextraktion Merkmalszuordnung Bundler Bildtriangulation Sparse Point Cloud PMVS2 Matching Dense Point Cloud

8 Grundlagen Bilddatenerfassung

9 Grundlagen Merkmalsextraktion Bildtriangulation erfordert Verknüpfungspunkte Quelle:

10 Grundlagen Merkmalsextraktion Lösungsansatz

11 SIFT Algorithmus Algorithmus zur Extraktion lokaler Bildmerkmale: Scale Invariant Feature Transformation SIFT ( Massstabsunabhängige Merkmalstransformation ) Wird vorrangig bei der Bildregistrierung/ zuordnung verwendet.

12 SIFT Algorithmus Bilder werden im ersten Schritt mit einem Gauß Filter geglättet, um sie vom Bildrauschen zu bereinigen. Das Bild wird danach in lokale Merkmalspunkte unterteilt, die unempfindlich gegen perspektivische Verzerrung sind. Markant sind Objekte, deren Eigenschaften von ihrem Hintergrund abweichen.

13 SIFT Algorithmus Die extrahierten Merkmale sind unempfindlich gegenüber Koordinatentransformationen wie Translation, Rotation und Skalierung. Sie sind außerdem robust gegen Beleuchtungsvariation, Bildrauschen und geringere geometrische Deformation höherer Ordnung, wie zum Beispiel durch projektive Abbildung verursacht. Quelle: invariant_feature_transform

14 Merkmalspunkte Weiss: Merkmale ohne Korrespondenz Blau: Merkmale mit mindestens einer Korrespondenz

15 RANSAC Algorithmus Für die Zuordnung werden mittels des RANSAC Algorithmus die Daten mehrerer, zufällig ausgewählter Merkmalspunkte (verschiedener Bilder) auf eine Übereinstimmung verglichen. RANSAC RANdom SAmple Consensus (Übereinstimmung mit einer zufälligen Stichprobe) Der Algorithmus ist (im Sinne der Ausgleichungsrechnung) extrem robust.

16 RANSAC Algorithmus Merkmalszuordnung Rote Linien: ungültige Zuordnungen Blaue Linien: gültige Verknüpfungen zwischen dem Bildpaar

17 Bündelblockausgleichung Bildtriangulation Unbekannte Innere Orientierung Äußere Orientierung Objektkoordinaten Sparse Point Cloud

18 Resultat der Triangulation Bündeltriangulation Sparse Point Cloud

19 Dense Image Matching Matching Dense Point Cloud

20 Dense Image Matching Matching Dense Point Cloud

21 3D Vermaschung

22 3D Vermaschung

23 Texturierung

24 DIM Systeme Das Angebot an Systemen zum Dense Image Matching ist umfangreich und wächst stetig weiter! Bundler / PMVS 2 (Cornell University) MicMac (IGN Paris) SURE (Uni Stuttgart) Photomodeler Scanner (EOS Systems) 123D Catch (Autodesk) Webservice Pix4DMapper (Pix4D) Webservice Photoscan (Agisoft)

25 Agisoft Photoscan Ist ein SFM Tool mit vollständiger grafischer Oberfläche und 3D Viewer Preis: ca (Educational License: 500 ) Rechnerausstattung: ENORM

26 Hardware Anforderungen Quelle:

27 Hardware Anforderungen Quelle:

28 Zeche Zollern (DIM)

29 Zeche Zollern (TLS)

30 Beispiel Deponie 1 Spezielle Topographie Vertikalausdehnung von ca. 35m > starke Variation der Überlappungsverhältnisse 2 Befliegungen 1. Längsüberdeckung 60% Querüberdeckung 60% Flughöhe 100m 2. Längsüberdeckung 60% Querüberdeckung 40% Flughöhe 100m Schrägaufnahmen auf einer Kreisbahn um den Deponiemittelpunkt auf 75m und 100m Höhe

31 Bildorientierung Ca. 110 Fotos (Kamera: Ricoh GXR)

32 Dense Point Cloud Punktewolke mit 30 Millionen Punkten

33 Restabweichungen an Passpunkten

34 Sekundärprodukte Farbcodiertes digitales Geländemodell Höhenlinien 2014 Hochschule Bochum Labor für Photogrammetrie

35 Sekundärprodukte Hochauflösendes Orthophoto (10cm Bodenauflösung)

36 Sekundärprodukte Hochauflösendes Orthophoto (10cm Bodenauflösung)

37 Beispiel Deponie 2 Flugzeit: 30 min Strecke: 27 km Bildanzahl: 1800 Streifenanzahl: 71 Gesamte Überdeckung: 43 ha

38 Bildflugparameter

39 3D Punktwolke (Dense Point Cloud)

40 Restabweichungen an Passpunkten (Version 1) Kamerakalibrierung Was ist die Ursache für die im Vergleich hohen Restabweichungen?

41 Simultankalibrierung der Kamera Kamerakalibrierung erfordert spezielle Aufnahmekonfiguration Rundumverband Konvergente Aufnahmen Räumliche Objektausdehnung I.d.R. sind derartige Konfigurationen beim Bildflug (mit Flächenflugzeug) nicht möglich. Folge: Simultankalibrierung gelingt nur unzureichend!!

42 Kamera Kalibrierung Pixelgröße: ca. 3.8µm Datum: Januar 2014

43 Restabweichungen an Passpunkten (Version 2) Berechnung mit Kalibrierdaten der Kamera aus der 4 Monate zurückliegenden Testfeldkalibrierung (des Systemanbieters)

44 Real Time Kinematic (RTK) Positionierung Mavinci Sirius PRO 2 Frequenz GNSS Empfänger TOPCON B110 mit 2 Frequenz Maxtena M1227 HCTA,

45 Zusammenfassung Dense Image Matching / Structure from Motion ist für den Geodäten ein reizvolles neues Werkzeug, das seine Wurzeln im Bereich des Computervision hat. Die Technologie bietet im Ergebnis Punktwolken, die nahezu die Eigenschaften der durch TLS / ALS erzeugten Geometriedaten aufweisen, aber deutliche Abhängigkeiten von Objektstruktur und Oberfläche haben.

46 Zusammenfassung Die Nutzung der am Markt verfügbaren Softwaren ist (scheinbar) ohne Vorabkenntnisse möglich Die Grundsätze der Photogrammetrie werden auch durch Dense Image Matching / Structure from Motion nicht außer Kraft gesetzt! Kenntnisse im Bereich der Bildtriangulation und insbesondere der Sensor (Kamera ) Kalibrierung sind zwingend notwendig!

47 Zusammenfassung Die dichte Punktwolke und das Orthofoto sind die sofort verfügbaren Endprodukte. Die Verfügbarkeit vektorieller Daten steht derzeit nicht im Fokus der Entwickler. Objektrepräsentationen erfolgen i.d.r. mittels Dreiecksvermaschung

48 Zusammenfassung Die Technologie steht erst am Anfang ihrer Entwicklung und wird sich mittelfristig etablieren. Die Nutzung ist nicht kostenlos! Weiterhin: evtl. Sicherheitsaspekte bei Softwareanbietern die Webservices nutzen. Wesentliche Entwicklungsschritte für das Scannen ohne Scanner sind getan.

49 Ausblick

50 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Prof. Dr. Ing. Heinz Jürgen Przybilla Hochschule Bochum Fachbereich Geodäsie Labor für Photogrammetrie Lennershofstr Bochum heinz bochum.de

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