2009年12月16日
写真測量法
写真上の物体の配置を得るリモートセンシング技術である。例えば、立体写真のように2ヶ所以上の異なる場所から撮影した写真から、その物体の三次元座標での位置を特定するのである。
まず、個々の画像から、共通の点を特定する。そして、物体上のその点からカメラに向かって、視線(または光線)を特定する。これらの交差から、三角測量によって三次元座標上での位置が決定される。より洗練されたアルゴリズムにおいては、既知の風景などの他の情報を演繹的に用いる。例えば、対称性などを用いて、一つのカメラポジションからでも3D化を実現できる場合もある。
写真測量法は、 地形学に限らず、 建築, 工学, 製造業, 品質管理, 警察の捜査, 地質学といった様々な分野にも用いられる。同様に、考古学の分野で、大きく複雑な史跡の図面作成が急速に進んでいる。この技術は、映画編集の中で、コンピュータグラフィックスと実際の人間の動きを合成するのにも用いられている。映画に写真測量法を適用した秀逸な作品例として、『ファイト・クラブ』がある。
写真測量法のアルゴリズムは、いかに誤差の平方和を最小化するかの問題だと良く称される。最小化そのものには、束調整(en:bundle adjustment)として知られるLevenberg-Marquardt アルゴリズムが用いられることが多い。
写真測量法 には光学や投影幾何学をはじめとする様々な学問の手法が用いられている。右の模式図は、どのようなタイプの情報が写真測量法に用いられているかのデータモデルを示したものである。
なお、三次元座標系は、3D空間での物体の位置を意味する。画像座標系は、フィルムや電子映像機器での物体の位置を意味する。カメラの外部標定exterior orientationとは、空間中でのカメラ位置と撮影方向を意味する。内部標定inner orientationとは、撮影プロセスにおける幾何学的パラメータを意味するものであり、基本としてレンズの焦点距離のほか、レンズの収差をも含む。さらに、additional observationsは、空間中での二点間距離であるscale barsや固定点fix pointsとして測定単位を結びつけるのに重要な役割を持つ。
これら4つの主要変数は、写真測量法においては、入力とも出力(結果)ともなり得る。
『ウィキペディア(Wikipedia)』引用
写真測量法におけるWiora のデータモデルは大変参考になりました。
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