Beitrag Oldenburger 3D Tage 2016 – Analyse von Bildresiduen mit Machine-Learning im Kontext von Kamera-Kalibrierungen

Autoren

Waldemar Mordwinzew, Frank Boochs, Dietrich Paulus

Zusammenfassung

Photogrammetrie ermöglicht es, Objekte mit Hilfe von Digitalbildern zu vermessen. Bei optimalen Messbedingungen sind Unterschiede in der Qualität der abgeleiteten Maße vor allem auf die mathematische Modellierung des verwendeten Sensors und der Linse zurückzuführen. Kalibrierungen erfolgen meist mittels Bündelblockausgleichung, die es gestattet, daraus vielerlei statistische Kennzahlen abzuleiten. Eine tiefergehende Analyse der berechneten Parameter, Standardabweichungen, Korrelationen und deren Verteilungen kann Aufschluss geben, ob das verwendete Kalibriermodell Schwächen aufweist. Solche Defizite können sich durch systematische Restfehler im Bild- oder Objektraum äußern. Da solche Restfehler zu Ungenauigkeiten in den daraus abgeleiteten Informationen führen können, ist deren mathematischer Nachweis und anschließende Kompensation zur Erzielung höchster Genauigkeiten unausweichlich. Neueste Ansätze nutzen Korrekturterme, um solche Systematiken schon während der Bündelblockausgleichung zu modellieren. Der vorliegende Beitrag beschreibt, wie auch Machine-Learning Techniken dabei helfen können, verbliebene systematische Abweichungen in Bildresiduen nachzuweisen, ohne dass hierzu ein Eingriff in die Bündelblockausgleichung notwendig ist. Dies wird im ersten Schritt anhand von Beispieldaten erläutert. Im zweiten Schritt wird die Wirkung dieser Vorgehensweise an einer realen Kamerakalibrierung verdeutlicht. Abschließend erfolgt eine Diskussion der im Zuge dieser Arbeit erzielten Resultate und möglicher Eignung dieses Verfahrens in der Praxis.

Vorgestellt wurde diese Arbeit während der Oldenburger 3D Tage 2016. Der Erstentwurf samt Folien, des später eingereichten Artikels kann hier heruntergeladen werden:

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