Skip to main content
SpringerLink
Log in

Photogrammetrische Auswertung digitaler Bilder – Neue Methoden der Kamerakalibration, dichten Bildzuordnung und Interpretation von Punktwolken

  • Living reference work entry
  • First Online:
Handbuch der Geodäsie

Part of the book series: Springer Reference Naturwissenschaften ((SRN))

Zusammenfassung

Durch die Digitalisierung der Photogrammetrie sind neue Auswertemethoden notwendig geworden, um das enorme Informationspotential der Bilder in allen Belangen auszuschöpfen. Dies erfordert auch ein Umdenken hinsichtlich der bisherigen Ansätze für die Erweiterung der Bündelblockausgleichung durch zusätzliche Parameter. Mittels exakt orientierten Bildern können dann die Methoden der dichten Bildzuordnung angewendet werden. Deren Punktwolken sind in 3D-CAD-Modelle zu überführen, die noch durch Bildtexturen angereichert werden können.Der folgende Beitrag beschreibt eine Neuauflage der Selbstkalibration, indem erstmalig eine exakte mathematische Begründung dafür gegeben wird und zwei Klassen von Parametersätzen eingeführt werden: Legendre- und Fourier-Parameter. Deren Leistungsfähigkeit ist anhand der Datensätze des DGPF-Kameratests über Vaihingen/Enz unter Beweis gestellt. Ferner wird ein Vergleich zu den über Jahrzehnte hinweg angewandten Parametersätzen von Brown, Ebner und Grün hergestellt. Der zweite Schwerpunkt demonstriert die Ableitung und Verarbeitung von dichten Punktwolken zu LoD3-Modellen, die durch eine Erweiterung der Methode des Semi-Global Matching mit der Software SURE erzeugt werden und mittels einer Fassadengrammatik die gewünschten Strukturinformationen liefern. Diese Modelle sind beispielsweise in Game Engines zu integrieren und u. a. in eindrucksvolle Augmented Reality Apps für mobile Geräte zu überführen.

Dieser Beitrag ist Teil des Handbuchs der Geodäsie, Band „Photogrammetrie und Fernerkundung“, herausgegeben von Christian Heipke, Hannover.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Log in via an institution

Institutional subscriptions

Literatur

  1. Becker, S.: Automatische Ableitung und Anwendung von Regeln für die Rekonstruktion von Fassaden aus heterogenen Sensordaten. Deutsche Geodätische Kommission, Reihe C, Nr. 658, München, 156S (2011)

    Google Scholar 

  2. Bekins, D., Aliagia, D.: Build-by-number: Rearranging the real world to visualize novel architectural spaces. In: IEEE Visualization, Minneapolis, S. 143–150 (2005)

    Google Scholar 

  3. Berztiss, A.T.: Least squares fitting of polynomials to irregularly spaced data. SIAM Rev. 6(3), 203–227 (1964)

    Article  Google Scholar 

  4. Brown, D.C.: Close-range camera calibration. Photogramm. Eng. 37(7), 855–866 (1971)

    Google Scholar 

  5. Brown, D.C.: The bundle method – progress and prospects. In: International Archives of Photogrammetry, Bd. 21(3), S. 1–33. ISP Congress, Helsinki (1976)

    Google Scholar 

  6. Carswell, A.: Lidar imagery – from simple snapshots to mobile 3D panoramas. In: Fritsch, D. (Hrsg.) Photogrammetric Week’11, S. 3–14. Wichmann, VDE Verlag, Berlin/Offenbach (2011)

    Google Scholar 

  7. Chen, T., Shibasaki, R., Lin, Z.: A rigorous laboratory calibration method for interior orientation of an airborne linear push-broom camera. Photogramm. Eng. Remote Sens. 73(4), 369–374 (2007)

    Article  Google Scholar 

  8. Clarke, T., Fryer, J.: The development of camera calibration methods and models. Photogramm. Rec. 16(91), 51–66 (1998)

    Article  Google Scholar 

  9. Cramer, M.: Digital camera calibration, EuroSDR official publication No. 55, 257S. (2009)

    Google Scholar 

  10. Cramer, M., Haala, N.: DGPF project: Evaluation of digital photogrammetric aerial-based imaging systems – overview and results from the pilot center. Photogramm. Eng. Remote Sens. 76(9), 1019–1029 (2010)

    Article  Google Scholar 

  11. Cramer, M., Grenzdörffer, G., Honkavaara, E.: In situ digital airborne camera validation and certification – the future standard? In: ISPRS Commission I Symposium, IAPRS, Bd. XXXVIII, 6 pages on CD-ROM (2010)

    Google Scholar 

  12. DGPF-Projekt. Evaluation on digital airborne camera systems. http://www.ifp.uni-stuttgart.de/dgpf/DKEP-Allg.html. Zugegriffen am 03.03.2016 (2010)

  13. Eastman, C., Teicholz, P., Sacks, R., Liston, K.: BIM Handbook: A guide to building information modeling for Owners, Managers, Designers, Engineers and Contractors. Wiley, Hoboken (2008)

    Book  Google Scholar 

  14. Ebner, H.: Self-calibrating block adjustment. Bildmessung und Luftbildwesen 44(4), 128–139 (1976)

    Google Scholar 

  15. Fraser, C.: Digital camera self-calibration. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 52(4), 149–159 (1997)

    Article  Google Scholar 

  16. Fritsch, D.: Experiences with the airborne three-line camera system DPA. In: Fritsch, D., Hobbie, D. (Hrsg.) Photogrammetric Week’97, S. 63–74. Wichmann, Heidelberg (1997)

    Google Scholar 

  17. Fritsch, D.: Photogrammetric Week’11. Wichmann, VDE Verlag (2011)

    Google Scholar 

  18. Fritsch, D.: Punktwolken, und was dann? Österreichische Zeitschrift f. Verm. Wes. & Geoinformation, 1/2015, S. 54–66 (2015)

    Google Scholar 

  19. Fritsch, D., Becker, S., Rothermel, M.: Modeling facade structures using point clouds from dense image matching. In: Proceedings of the International Conference on Advances in Civil, Structural and Mechanical Engineering. Institute of Research Engineers and Doctors, S. 57–64 (2013). ISBN:978-981-07-7227-7

    Google Scholar 

  20. Furukawa, Y., Curless, B., Steitz, S., Szeliski, R.: Manhattan-world stereo. In: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Miami (2009)

    Book  Google Scholar 

  21. Grün, A.: Progress in photogrammetric point determination by compensation of systematic errors and detection of gross errors. In: Symposium of Commission III of the ISP, Moscow, S. 113–140 (1978)

    Google Scholar 

  22. Hirschmüller, H.: Accurate and efficient stereo processing by semi-global matching and mutual information. In: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, San Diego, June 2005, Bd. 2, S. 807–814 (2005)

    Google Scholar 

  23. Hirschmüller, H.: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 30, 328–341 (2008)

    Article  Google Scholar 

  24. Holst, G.: Electro-optical Imaging System Performance, 4th edn., 442S. SPIE Optical Engineering Press, Bellingham, Washington, USA (2005)

    Google Scholar 

  25. Honkavaara, E.: Calibration in direct georeferencing: Theoretical considerations and practical results. Photogramm. Eng. Remote Sens. 63(8), 1207–1208 (2004)

    Google Scholar 

  26. Honkavaara, E., et al.: Geometric test field calibration of digital photogrammetric sensors. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 60(6), 387–399 (2006)

    Google Scholar 

  27. Jacobsen, K.: Vorschläge zur Konzeption und zur Bearbeitung von Bündelblockausgleichungen. Wiss. Arb. Fachrichtung Vermessungswesen, 102, Univ. Hannover (1980)

    Google Scholar 

  28. Jacobsen, K., et al.: DGPF project: Evaluation of digital photogrammetric camera systems – geometric performance. Photogrammetrie-Fernerkundung-Geoinformation (PFG) 2010(2), 83–97 (2010)

    Google Scholar 

  29. Kersten, T., Haering, S.: Automatic interior orientation of digital aerial images. Photogramm. Eng. Remote Sens. 63(8), 1007–1011 (1997)

    Google Scholar 

  30. Koornwinder, T.: Two-variable analogues of the classical orthogonal polynomials. In: Askey, R. (Hrsg.) Theory and Application of Special Functions, S. 435–495. Academic, New York (1975)

    Google Scholar 

  31. Kraus, K.: Photogrammetry: Geometry from Images and Laser Scans, 2.Aufl. 459S. de Gruyter, Berlin/New York (2007)

    Google Scholar 

  32. Kresse, W., Skaloud, J., Hinsken, L.: Requirements for an orientation and calibration standard for digital aerial cameras and related sensors. In: ISPRS Commission I Symposium, IAPRS, Bd. XXXVI, Part 1, 4 pages on CD-ROM (2006)

    Google Scholar 

  33. Mason, J., Handscomb, D.: Chebyshev Polynomials, 360S. Chapman and Hall/CRC, Boca Raton (2003)

    Google Scholar 

  34. McGlone, J., et al. (Hrsg.): Manual of Photogrammetry, 5.Aufl. ASPRS, Bethesda (2004)

    Google Scholar 

  35. Müller, P., Zeng, G., Wonka, P., Van Gool, L.: Procedural modelling of buildings. ACM Trans. Graph. 25(3), 331–343 (2006)

    Article  Google Scholar 

  36. Oberst, J., Brinkmann, B., Giese, B.: Geometric calibration of the MICAS CCD sensor on the DS1 (deep space one) spacecraft: Laboratory vs. in-flight data analysis. IAPRS XXXIII(Part B1), 221–230 (2000)

    Google Scholar 

  37. Philipp, D., Baier, P., Dibak, C., Dürr, F., Rothermel, K., Becker, S., Peter, M., Fritsch, D.: MapGENIE: Grammar-enhanced indoor map construction from crowd-sourced data. In: Proceedings International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2014, Budapest, S. 1–9 (2014)

    Google Scholar 

  38. Rothermel, M., Wenzel, K., Fritsch, D., Haala, N.: SURE: Photogrammetric surface reconstruction from imagery. In: Proceedings LC3D Workshop, Berlin (2012)

    Google Scholar 

  39. Shan, J., et al.: Photogrammetric analysis of the mars global surveyor mapping data. Photogramm. Eng. Remote Sens. 71(1), 97–108 (2005)

    Google Scholar 

  40. Tang, R.: Mathematical methods for camera self-calibration in photogrammetry and computer vision. Deutsche Geodätische Kommission, Reihe C, Nr. 703, München, 111S. (softcopy). www.ifp.uni-stuttgart.de/publications/2013. Zugegriffen am 03.03.2016 (2013)

  41. Tang, R., Fritsch, D.: Correlation analysis of camera self-calibration in close range photogrammetry. Photogramm. Rec. Diam. Jubil. Issue 28, 86–95 (2013)

    Article  Google Scholar 

  42. Tang, R., Fritsch, D., Cramer, M.: New rigorous and flexible Fourier self-calibration models for airborne camera calibration. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 71, 76–85 (2012)

    Article  Google Scholar 

  43. Tang, R., Fritsch, D., Cramer, M., Schneider, W.: A flexible mathematical method for camera calibration in digital aerial photogrammetry. Photogramm. Eng. Remote Sens. 78, 1069–1077 (2012)

    Article  Google Scholar 

  44. Van Gool, L., Zeng, G., van den Borre, F., Müller, P.: Towards mass-produced building models. In: Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Minneapolis, S. 1–8 (2007)

    Google Scholar 

  45. Wenzel, K., Rothermel, M., Fritsch, D., Haala, N.: Image acquisition and model selection for multi-view stereo. In: Proceedings 3D Arch Conference, Trento (2013)

    Google Scholar 

  46. Wu. C.: A visual structure from motion system. http://www.cs.washington.edu/homes/ccwu/vsfm.

Download references

Author information

Authors and Affiliations

  1. Institut für Photogrammetrie, Universität Stuttgart, Stuttgart, Deutschland

    Dieter Fritsch

Authors
  1. Dieter Fritsch
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

Corresponding author

Correspondence to Dieter Fritsch .

Editor information

Editors and Affiliations

  1. Lehr- und Forschungsgebiet "Geomathemati, TU Kaiserslautern, Kaiserslautern, Germany

    Willi Freeden

  2. Physikalische Geodäsie, TU München Inst. Astronomische und, München, Germany

    Reiner Rummel

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2015 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

About this entry

Cite this entry

Fritsch, D. (2015). Photogrammetrische Auswertung digitaler Bilder – Neue Methoden der Kamerakalibration, dichten Bildzuordnung und Interpretation von Punktwolken. In: Freeden, W., Rummel, R. (eds) Handbuch der Geodäsie. Springer Reference Naturwissenschaften . Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-46900-2_41-1

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-46900-2_41-1

  • Received:

  • Accepted:

  • Published:

  • Publisher Name: Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg

  • Online ISBN: 978-3-662-46900-2

  • eBook Packages: Springer Referenz Naturwissenschaften

Publish with us

Policies and ethics

Search

Navigation