Mehrbildtechniken in der digitalen Photogrammetrie - Institute of ...

über die Stetigkeit der Oberfläche (Ackermann, 1994) zur Elimination von aufgrund von Mehrdeutigkeiten
entstandenen groben Fehlern bei.
Die in Kapitel 2.2 diskutierten Nachteile des Pyramidenverfahrens werden bei der Generierung von
digitalen Geländemodellen zwar eher selten auftreten, können aber keineswegs ausgeschlossen
werden. In (Maas, 1996a) wird deshalb gezeigt, daß die Abhängigkeit von der Verfügbarkeit guter
Näherungswerte bei der Generierung von digitalen Geländemodellen durch die konsequente Anwendung
von Mehrbildverfahren in der in Kapitel 2.5 gezeigten Vorgehensweise drastisch reduziert
werden kann, und daß bei Abbildung jedes Punktes in mindestens sechs Bildern (was z.B. bei einer
Befliegung mit 80% Längs- und 60% Querüberdeckung gegeben ist) auf Pyramidenverfahren in der
merkmalsbasierten Zuordnung von durch einen Interestoperator extrahierten diskreten Punkten
gänzlich verzichtet werden kann. In mehreren praktischen Beispielen (Maas 1996a, Maas 1997)
wurden ohne Vorgabe von Näherungswerten, ohne die Anwendung von Pyramidenstrategien, ohne
Verwendung robuster Schätzverfahren, ohne Annahmen über die Stetigkeit der Oberfläche und ohne
jegliche Nachbearbeitung der Daten auch in gebirgigen Regionen durchweg Fehlerraten kleiner als
0,5% erreicht. Die dabei verwendeten Datensätze mit bis zu 50 Bildern und bis zu 21 Strahlen pro
Punkt lassen auch Schlüsse über die Effizienz des von Interestoperatoren zu: In (Maas 1996a) wurde
an einem Beispiel hergeleitet, daß die Wahrscheinlichkeit, daß der Förstner-Operator einen Punkt,
der in einem Bild detektiert wurde, in einem zweiten Bild ebenfalls detektiert, bei etwa 65% liegt;
mit anderen Interestoperatoren wurden noch ungünstigere Werte erreicht. Auch wenn diese Aussage
nur für einen spezifischen Datensatz gilt, zeigt sie jedoch eine generelle Limitierung der Anwendung
merkmalsbasierter Verfahren.
2.7. Trinokulare Verfahren zur Punktzuordnung in der Literatur
Seit etwa Mitte der 80er Jahre hat sich in der Computer Vision Literatur für Dreikamerasysteme zur
Lösung von Mehrdeutigkeiten bei der Stereozuordnung der Begriff ‘trinocular vision’ eingebürgert.
Eine erste Implementation des trinokularen Sehens
für die Zuordnung diskreter Punkte findet sich in
(Yachida, 1986); die Anwendung hinter diesen
Arbeiten ist die Generierung eines Tiefenmodells
für einen autonomen Roboter durch passive Techniken.
Die beschriebene Vorgehensweise (Abb. 16)
entspricht im Prinzip der in Kapitel 2.3 gezeigten
(Abb. 3); die Implementation ist jedoch bei
Yachida sequentiell, so daß Fehler zweiter Art
durch verbleibende Mehrdeutigkeiten im Bildtripel
nicht detektiert und vermieden werden können.
Yachida schlägt zwar eine Erweiterung auf ein
‘tetranokulares’ Verfahren vor, diskutiert dabei
jedoch nur die Vergrößerung des gemeinsamen
Gesichtsfeldes durch die Verwendung von vier
Kombinationen von je drei Kameras und nutzt
nicht die in Kapitel 2.3 gezeigten Möglichkeiten
der Lösung verbleibender Mehrdeutigkeiten durch
Abb. 16: Prinzip des trinokularen Sehens
(Yachida, 1986)
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