This paper focuses on the image correction under few GCPs, utilizes the collinearity equation, and builds up this mathematics model of space backside resection based on condition adjustment. Then calculates the adjusted elements of exterior orientation by iteration algorithm, and evaluates the precision. And demonstrates the high-precision, affection and wide-supplying-perspective of this model.
Degradation of image caused by relative motion between the object and the imaging system (like a camera with its platform) is detrimental to precision photogrammetry. Principal modes of relative motion are identified. The discussion is, however, concentrated on the systematic motions, translatory and rotatory. Various analogical approaches of compensating for the image motion are cited. An analytical-computational approach is presented. This one considers the relationship of transformation bet ween the image and the object, known as the collinearity condition. The standard forms of collinearity condition equations are presented. Augmentation of these equations with regard to both translatory and rotatory motions are expounded. With ever increasing use of high speed computers (as well as analytical plotters in the realm of photogrammetry), this approach seems to be more costeffective and seems to yield better precision in the long run than other approaches that concentrate on analogical corrections to the image itself.
본 연구는 직선 및 원호상에서 얻은 지상수렴사진의 space resection, space intersection을 공선조건에 의해 해석함으로써 그의 특성을 구명하고 최적수렴각의 범위를 제시하는 데 목적이 있다. 수렴각의 변화에 따른 정확도는 20$^\circ$미만에서는 오히려 직각수평사진보다 떨어지나 20$^\circ$이상 증가함에 따라 향상되어 90$^\circ$의 수렴각에서 가장 현저한 향상을 나타낸다. 또한 원호상수렴사진이 직선상수렴사진에 비하여 현저히 향상된 정확도를 가져오므로 각종 시설물의 정밀해석에 이의 활용이 기대된다.
An algorithm of 3-D particle image velocimetry(3D-PIV) was developed for the measurement of 3-D velocity Held of complex flows. The measurement system consists of two or three CCD camera and one RGB image grabber. Flows size is $1500{\times}100{\times}180(mm)$, particle is Nylon12(1mm) and illuminator is Hollogen type lamp(100w). The stereo photogrammetry is adopted for the three dimensional geometrical mesurement of tracer particle. For the stereo-pair matching, the camera parameters should be decide in advance by a camera calibration. Camera parameter calculation equation is collinearity equation. In order to calculate the particle 3-D position based on the stereo photograrnrnetry, the eleven parameters of each camera should be obtained by the calibration of the camera. Epipolar line is used for stereo pair matching. The 3-D position of particle is calculated from the three camera parameters, centers of projection of the three cameras, and photographic coordinates of a particle, which is based on the collinear condition. To find velocity vector used 3-D position data of the first frame and the second frame. To extract error vector applied continuity equation. This study developed of various 3D-PIV animation technique.
A methodology to measure 3-dimensional vibrational displacement of a structure by digital photogrammetry is proposed in this paper. Stereo digital images of a vibrating structure were obtained by two non-metric cameras. Then by applying the collinearity condition to the images, the 3-d displacement time history data of a point or many points can be calculated by the present methodology. Experimental work was performed to measure the displacement time history for a cantilever beam excited by a piezoelectric patch, in which the in-depth displacement data obtained by the proposed method well matched the laser sensor data.
This paper describes an experiment for three-dimensional positioning for a pair of KOMPSAT stereostrips using the ancillary data and a single ground control point. The photogrammetric model for three-dimensional positioning was performed as follows: first, initialization of orbital and attitude parameters derived from ancillary data; second, adjustment of orbital and attitude parameters for the satellite to minimize the ground position error with respect to a GCP using the collinearity condition; third, determination of actual satellite position; and lastly, space intersection. This model was tested for a pair of stereo strips with 0.6 base-to-height ratio and GCPs identified from a 1:5,000 scale digital map. As the result, the satellite position of offset was corrected by only one GCP and the accuracy for the geometric modeling showed 38.89m RMSE.
In order to understand the co-culture impact of the sea squirt Halocynthia roretzi on the Pacific oyster Crassostrea gigas, we examined the filtration rate of the sea squirt in relation of water temperature ($5-25^{\circ}C$) and body weight. The filtration rate increased in relation to body weight and water temperature, indicating a clear positive correlation with the two variables. Due to the clear positive correlation between filtration rates at each temperature groups for acceptable collinearity, each constants at regression equation was further analyzed for a unified model of filtration rate. Therefore the filtration rate of H. roretzi was estimated as: Fr (L/h/animal)=$(0.1956+0.0182T){\times}DW^{0.7978EXP(-0.0273T)}$ for water temperature in the range of $5-25^{\circ}C$. The estimated filtration rates of H. roretzi were higher than those of C. gigas in the winter season (water temperatures below $16^{\circ}C$) in condition of equal body weight. Our results indicate that H. roretzi may have an advantage over C. gigas in food competition during the winter season when the two species are co-cultured.
This paper presents an algorithm that automatically extracts buildings among many different features on the earth surface by fusing LIDAR data with panchromatic aerial images. The proposed algorithm consists of three stages such as point level process, polygon level process, parameter space level process. At the first stage, we eliminate gross errors and apply a local maxima filter to detect building candidate points from the raw laser scanning data. After then, a grouping procedure is performed for segmenting raw LIDAR data and the segmented LIDAR data is polygonized by the encasing polygon algorithm developed in the research. At the second stage, we eliminate non-building polygons using several constraints such as area and circularity. At the last stage, all the polygons generated at the second stage are projected onto the aerial stereo images through collinearity condition equations. Finally, we fuse the projected encasing polygons with edges detected by image processing for refining the building segments. The experimental results showed that the RMSEs of building corners in X, Y and Z were ${\pm}$8.1cm, ${\pm}$24.7cm, ${\pm}$35.9cm, respectively.
사진측량(寫眞測量)에서 이용되는 번들조정(調整)은 공선조건(共線條件)을 기초로 하며, 많은 비지형(非地形)분야에서 이용되고 있다. 그러나 비측량용(非測量用)사진기의 경우 지표(指標)가 없고 내부(內部) 및 외부표정요소(外部標定要素)의 초기근사값을 모르기 때문에, 이를 필요로 하는 번들조정(調整)에는 적용할 수 없다. 상좌표(像座標)로 부터 절대좌표(絶對座標)가 근사값을 요구하지 않고 직접변환되는 DLT(direct linear transformation) 프로그램이 Marzan과 Karara에 의해 개발되었다. 본(本) 논문(論文)에서는, 비측량용(非測量用)사진기에 의한 근거리사진측량(近距離寫眞測量)의 정확도(正確度)를 향상시키기 위해 DLT프로그램을 수정하였다. 수정된 프로그램에는 과대오차(過大誤差)의 검출(檢出) 및 외부표정요소(外部標定要素)의 계산과정을 포함시켰으며, 반복계산수를 증가시켰다.
This paper presents an algorithm that automatically extracts buildings among many different features on the earth surface by fusing LIDAR data with panchromatic aerial images. The proposed algorithm consists of three stages such as point level process, polygon level process, parameter space level process. At the first stage, we eliminate gross errors and apply a local maxima filter to detect building candidate points from the raw laser scanning data. After then, a grouping procedure is performed for segmenting raw LIDAR data and the segmented LIDAR data is polygonized by the encasing polygon algorithm developed in the research. At the second stage, we eliminate non-building polygons using several constraints such as area and circularity. At the last stage, all the polygons generated at the second stage are projected onto the aerial stereo images through collinearity condition equations. Finally, we fuse the projected encasing polygons with edges detected by image processing for refining the building segments. The experimental results showed that the RMSEs of building corners in X, Y and Z were ${\pm}$8.1㎝, ${\pm}$24.7㎝, ${\pm}$35.9㎝, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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