Modern Close-Range Photogrammetry and Applications

ISPRS Caravan Seminar on New Technologies in Digital Photogrammetry
and Remote Sensing

Modern Close-Range Photogrammetry
and Applications

Clive S. Fraser
Dept. of Geomatics
University of Melbourne

Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Nội dung
¾ Đo ảnh khoảng cách gần là gì?
¾ Khả năng sử dụng các hệ thống máy chụp ảnh khác nhau & yếu
tố độ chính xác
¾ Lĩnh vực ứng dụng & kết quả ứng dụng
¾ Đo ảnh sử dụng các máy ảnh dân dụng
¾ Hướng phát triển của đo ảnh khoảng cách gần: hệ thống iWitness
¾ Trình diễn đo ảnh bằng hệ thống iWitness

Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Hình ảnh ÅÆ Chuyển đổi tọa độ ảnh

x

y

Z

X

Y
Đối với một tấm ảnh đơn, có thể chuyển từ hình ảnh 2D thành hệ thống tọa độ 2D: Khái niệm
về nắn ảnh
Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Màn cảm ứng CCD
Giao hội
chùm tia
trong không
gian

Tiêu cự

Điểm ảnh 3D
Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Ví dụ về đo ảnh khoảng cách gần: khu vực nhà thờ đá ở Ethiopia

Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Quá trình đo ảnh: Từ hình ảnh 2D Æ xây dựng không gian 3D

Mạng lưới 3D

Mô hình 3D

Hình
ảnh 2D

Các bước:
1. Thiết kế dự án
2. Chụp ảnh
3. Đo ảnh
4. Định hướng ảnh
5. Xây dựng tam giác không gian
ảnh
6. Xây dựng mô hình 3 chiều
Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Kết quả đo ảnh
•
•
•
•

Thành lập bản đồ dạng vector 2D
Bản đồ các họa tiết
Xây dựng mô hình 3D dạng vector
Thể hiện các họa tiết 3D

Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008

Điểm cần lưu ý thứ nhất: Có thể sử dụng loại Camera nào?
Về cơ bản có 3 loại camera kỹ thuật số
•
•
•
•

Loại dân dụng
<$500 độ chính xác <1:10,000
Đo ảnh các di sản văn hóa
Đo đạc pháp y
Tái tạo hiện trường tai nạn giao thông
Xây dựng các mô hình 3D cho phim họat hình, video

•
•
•
•
•
•
•
•
•

Digital SLR
approx. to $2,500 độ chính xác <1:50,000
Đo đạc ảnh trong các công trình công nghiệp
Tiến độ họat động nhà máy
Đo đạc ảnh ngầm dưới nước

Đo đạc pháp y
Tái tạo hiện trường tai nạn giao thông
Đo đạc công trình
Xây dựng mô hình họat hình 3D
Đo ảnh các di sản văn hóa
Đo đạc ảnh dụng trong công nghệ sinh học và y học

•
•
•

Photogrammetric circa $60,000 1:200,000
Đo đạc ảnh công nghiệp
Tài liệu tiến độ hoạt động nhà máy
Đọ đạc công trình

Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008

****
nowadays
most
interesting


Xây dựng mô hình 3D chiều bằng các máy ảnh dân dụng

Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Xây dựng mô hình 3D chiều bằng các máy ảnh dân dụng

What are the essential characteristics?
Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Quan trắc biến dạng của cây cầu có giá trị lịch sử

• Đo đạc thực hiện với độ chính xác 0.5 mm với máy ảnh dân dụng (Nikon D100)
• Giá thành rẻ, chủ yếu là giá thành thi công đo đạc
Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Một số đặc điểm khi sử dụng đo ảnh chụp từ máy
ảnh thường

• Độ chính xác thấp, thường thấp hơn 1:2,000
• Ảnh màu chụp từ các góc độ khác nhau không có
giá đỡ
• Không có các đối tượng có độ tương phản lớn
• Thường có kết cấu độ chính xác hình học kém
• Không phải là máy chụp chuyên cho đo ảnh
(zoom tự động)
• Mức độ tự động hóa thấp
• Cost at circa $US 1.5 - 2K, with camera
• Hệ thống cần sử dụng dễ dàng
Trong hệ thống iWitness toàn cầu chỉ có khoảng 1000
camera có độ phân giải cao hơn3 megapixels
Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008

Thiết kế và đánh giá độ chính xác

S2

x

S3

y

B

S4

A
S1

C

x

Z

Y

Vậy làm thế nào để có thế thiết kế được một lưới đủ độ chính xác
xác định tọa độ XYZ?
Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008

y

Độ chính xác của phương pháp tam giác ảnh phụ thuộc vào:
• Độ phân giải đo góc
• Yếu tố hình học của giao hội
chùm tia
• Số lượng chùm tia
• Tỷ lệ ảnh chụp

S5

X


Công thức độ chính xác thực nghiệm
Giả thiết về độ chính xác của các điểm ảnh có độ xám đồng nhất:

σ =
c

σ
k

qS =

σ
k

q (d / f )

σ c sai số trung phương xác định tọa độ XYZ

q giá trị quy đồng (thường có giá trị từ 0.5 đến 1)
S tỷ lệ ảnh chụp (tỷ lệ =1:S)
k số lượng ảnh chụp được từ các điểm chụp khác nhau trong hệ thống (ví dụ hệ
thống chung có 6 trạm, chụp được 24 ảnh thì k=4)
d là khoảng cách đến đối tượng chụp ảnh và f là tiêu cự

σ c được gọi là hàm mục tiêu; các giá trị biết trước khác là
Trong thiết kế,
thường
σ và f, và giá trị trọng số là q. Các ẩn số sẽ lần lượt là S và k
Mục đích là thỏa mãn điều kiện với k = 1 và giá trị S là nhỏ nhất; nếu không đạt được
điều này thì hiệu quả sẽ thấp và phải đo đạc trên nhiều tấm ảnh hơn:

k =
Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008

( q S σ /σc )

2


Mạng lưới khống chế ảnh có thể rất phức tạp!
Mô tả một thân xe dài
3m
Cần 300 mục tiêu (80
mã)
70 ảnh chụp
Toàn bộ thời gian chụp
ảnh là 45 phút cho độ
chính xác đến 0.05mm

Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Tự động hóa tối đa trong đo ảnh tạo mô hình 3D
Quá trình tự động hóa
1. Tự động thiết kế – không sử dụng rộng rãi
2. Tự động chụp ảnh – sử dụng camera điều khiển từ xa
3. Tự động hóa đo ảnh – có thể thực hiện đối với mỗi máy ảnh riêng biệt
4. Tự động hóa việc định hướng mô hình thông qua giao hội nghịch hoặc định
hướng tương đối
5. Tự động hóa quá trình xác định điểm ảnh và tam giác ảnh
6. Tự động hóa quá trình mô phỏng họa tiết - ở một số vị trí có thể thực hiện được;
không thể tự động hóa toàn bộ

Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Phương pháp chọn điểm sử dụng làm điểm mốc
• Việc thực hiện hiệu quả nhất sẽ thực hiện thông qua một quá trình quy hồi trên nhiều
tấm ảnh đơn
Không chỉ ứng dụng cho thiết lập mô hình 3D mà có thể ứng dụng rất tốt cho định
hướng tương đối và định hướng mô hình sau này

Coded
targets
Retrotargets
EO
Device

•
Các thiết bị định hướng ngòai (EO-Device) là các thiết bị để xác định cả yếu tố tỷ lệ lẫn
hệ tọa độ tham chiếu
Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Một ví dụ điển hình về tự động hóa đo ảnh: Đo một block trở hàng

100 ảnh, 1000 điểm
Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Ví dụ về thiết kế mạng lưới

Chú ý: các yếu tố hình học không phải luôn tối ưu!
Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Hệ thống hiệu chỉnh tự động dùng cho đo ảnh cự ly gần
1) Đo trên mô hình mẫu (Đây là hệ thống thường gặp nhất)
y

z
x

Z
Y
X

• Đầu tiên là chụp toàn bộ ảnh, sau đó xác định việc đo ảnh, định hướng mô hình và

xác định mô hình 3D hoàn toàn được thực hiện một cách tự động.

• Một mạng lưới gồm 20 ảnh và 500 điểm đo chỉ cần xử lý trong 5 giây.
• Phương pháp được tối ưu hóa bằng hệ thống tự điều chỉnh độ xám, tuy nhiên vẫn
phụ thuộc vào hình dạng của đối tượng
Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Ví dụ về hệ thống tự động đo ảnh:
11 trạm & 875 điểm đo trong 10 giây với tọa độ XYZen

Đo đạc biến dạng ăng ten 2.5m của một ăng
ten cao tần

Các điểm hiện sáng cần thiết: các điểm hiện sáng và nền tối
Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Hệ thống tự động xác định các yếu tố hình học tự động hóa đo ảnh cự ly gần
2) Lưới khống chế ảnh tự động trong việc dựng lại các đối tượng ảnh thông qua
khớp ảnh tự động

• Các ảnh được chụp trước, sau đó định hướng mô hình được thực hiện bằng phương pháp thủ
•
•

công hoặc tự động, cuối cùng các điểm mô hình không gian 3 chiều được đo tự động
Chú ý các yếu tố kết cấu hình học của mạng lưới các điểm tâm chụp (yêu cầu góc hội tụ nhỏ);
quá trình khớp ảnh được thực hiện tự động thông qua các cặp ảnh lập thể; có thể thực hiện
khớp nhiều tấm ảnh

Khớp ảnh, thường sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất, trong đó quá trình xác định vị
trí điểm thực hiện chậm thông qua việc xác định tâm điểm ảnh và đòi hòi ảnh chất lượng cao

Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Hệ thống hiệu chỉnh tự động dùng cho đo ảnh cự ly gần
3) Phương pháp hiệu chỉnh tự động trực tiếp cho đo ảnh – cho phép xác định một
số điểm tọa độ gần như tức thời

• Hệ thống khởi tính cho định hướng ngoài, sau đó các yếu tố hình học của máy ảnh
được hiệu chỉnh cố định và liên tục cập nhật (thông qua giao hội nghịch)

• Các điểm hiệu chỉnh được phát sáng đo liên tục với tần số 1-2 Hz hoặc theo bật tắt
Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Hệ thống hiệu chỉnh tự động dùng cho đo ảnh cự ly gần
4) Hệ thống đo đạc tức thời sử dụng đo ma trận điểm

• Định hướng ngoài chính xác từ các mục tiêu được mã hóa
• Các mục tiêu được đo thông qua khớp ảnh theo đặc điểm trên ảnh, các mục tiêu
chính là các vị trí đặc trưng trên vật thể
Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008


Định hướng cho cả hệ thống nhiều tấm ảnh
Quy trình chung gồm:
Xác định sơ bộ các yếu tố định hướng ngòai
Bằng phương pháp ghép ảnh, giao hội thuận, giao hội

nghịch, DLT (hiện nay không phổ biến), ma trận điểm (ít
sử dụng)
Xác định chính xác yếu tố định hướng ngoài
(có thể thực hiện bằng phương pháp RO)
Hiệu chỉnh chùm tia & định hướng thông qua cặp ảnh

Định hướng tuyệt đối
Giữa hiệu chỉnh chùm tia hoặc tính chuyển tương tự; có
thể thực hiện bằng giao hội thuận/nghịch hoặc chỉ bằng
DLT

Mục tiêu là định hướng mô hình hoàn toàn tự động
Hanoi, Vietnam, 11-12 January 2008