Mehrbildtechniken in der digitalen Photogrammetrie - Institute of ...

chung (3) ersichtlich, am effizientesten durch eine Verringerung der Anzahl der Punkte im Bildraum
erfolgen, was jedoch je nach den Anforderungen der jeweiligen Anwendung meist keine realistische
Option darstellen wird. Auch die sich ebenfalls nach Gleichung (3) anbietende Verkleinerung der
Basis stellt keine realistische Lösung dar, weil sich damit auch die Genauigkeit der Objektkoordinaten
in Tiefenrichtung verschlechtert; allerdings kann eine kurze Basis, wie im folgenden in Kapitel
2.4 noch gezeigt werden wird, in Drei- oder Mehrkamerasystemen durchaus eine interessante Option
darstellen. Wenn auch die Toleranz zur Kernlinie und damit die Breite des Suchbereichs aufgrund
der gegebenen Meßgenauigkeit im Bildraum und der Güte der Orientierungs- und Kalibrierungsparameter
des Aufnahmesystems nicht reduziert werden kann, bleibt zur Verringerung der Wahrscheinlichkeit
von Mehrdeutigkeiten bei der Stereozuordnung nur noch eine Verkürzung der Länge des
Suchbereichs durch die Vorgabe besserer Näherungswerte.
Eine in der digitalen Photogrammetrie sehr häufig verwendete Methode zur sukzessiven Verbesserung
von Näherungswerten ist die Verwendung von Bildpyramiden (z.B. Ackermann/Hahn, 1991).
Diese sind insbesondere bei der Generierung von digitalen Geländemodellen geeignet, gänzlich ohne
Vorgabe von Näherungswerten die Geländeoberfläche beginnend mit einer horizontalen Ebene
sukzessive über mehrere Pyramidenebenen zu approximieren. Pyramidenverfahren werden sowohl
in Verbindung mit flächenhaften Zuordnungsverfahren (z.B. Baltsavias, 1988) wie auch mit merkmalsbasierten
Verfahren (z.B. Krzystek, 1991) verwendet. Bei Anwendungen mit ausschließlich
signalisierten Punkten, wie sie in der Nahbereichsphotogrammetrie verbreitet sind, bieten sich Pyramidenverfahren
jedoch kaum an, weil die Information der signalisierten Punkte auf höheren Pyramidenebenen
weitgehend verschwinden wird. Auch bei der Verwendung von Luftbildern können bei
hochfrequenten Texturen Probleme auftreten, indem ein zu starker Kontrastverlust in höheren Pyramidenebenen
zu erheblichen Verlusten bei der Übertragung von Näherungswerten führt. Dies gilt
sowohl für flächenbasierte Korrelationsalgorithmen wie auch für die Anwendung von Interestoperatoren
auf mehreren Pyramidenebenen; in (Heikkilä, 1989) wurden zwar die guten Eigenschaften des
Förstner-Operators (Förstner, 1986) im Maßstabsraum gezeigt, doch gilt dies nur bis zu einer
bestimmten Pyramidenebene, weil viele kleine Strukturen gerade bei großmaßstäbigen Luftbildern
in höheren Pyramidenebenen komplett verschwinden können. Das Problem der Beschaffung von
Näherungswerten über Bildpyramiden ist also weniger der um 1 / 3 gesteigerte Speicherplatzbedarf
(bezogen auf einen Faktor zwei in der Pyramide) als vielmehr der Informationsverlust zwischen den
einzelnen Pyramidenebenen, der in bestimmten Anwendungen die Übertragbarkeit von Näherungswerten
durch die Pyramidenebenen limitieren kann. Dazu kann die Wirksamkeit der Methode durch
große Diskontinuitäten im Objektraum beeinträchtigt werden.
Alle diese Verfahren zur Erzielung von Eindeutigkeit haben selbstverständlich ihre Berechtigung
und sind in einer Reihe von praktischen Problemstellungen erfolgreich angewandt worden. Alle
weisen jedoch unter - keineswegs sehr seltenen - Umständen nur eine beschränkte Wirksamkeit auf
und können keinesfalls als allgemeingültige Ansätze zur Lösung von Mehrdeutigkeiten bei der
Zuordnung angesehen werden. Daher soll im folgenden die Verwendung von mehr als zwei Bildern
unterschiedlicher äußerer Orientierung als robuste und allgemeingültige Methode zur Lösung von
Zuordnungsaufgaben eingehend diskutiert werden.
7 Stand: 1. 10. 97