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12.12.2002 Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS
Frank Ottmann
Georeferenzierung von Videos und Bildern
12.12.2002 Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS
Frank Ottmann
Inhalt
1. Motivation2. Grundlagen3. Beispiel: Pariser Brücke4. Video Compass5. Panorama-Aufnahme6. Patent
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Frank Ottmann
Grundlagen
Bei der Modellierung der Aufnahme benötigt man 3 Koordinatensysteme:
1. Objektkoordinaten-system So
2. Kamerakoordinaten-system Sk
3. Koordinatensystem in der Bildebene Sc
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GrundlagenBei der Orientierung der Kamera unterscheidet man :• Äußere Orientierung (ÄO):
– sie bestimmt die räumliche Lage der Kamera bezogen auf das Objektkoordinatensystem
– Räumliche Bewegung wird durch 3 Translations- und 3 Rotationsparameter bestimmt
• Innere Orientierung (IO):– sie enthält die Koordinatentransformation zwischen Sk
und Sc (Hauptpunkt, Kamerakonstante) sowie die Korrektur der Abbildungsfehler (Scherung, Maßstab)
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Grundlagen• Falls IO der Kamera bekannt:
kalibrierte Kamera
• Falls IO nicht oder nur teilweise bekannt: nicht kalbrierte Kamera
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Beispiel: Pariser BrückeProjekt: Simulation verschiedener Beleuchtungssysteme für Brücken in Paris und deren Einfluß auf die Umgebung
Beispiel: Aufnahme einer 300 Bilder großen Sequenz einer speziellen Brücke, der Pont-Neuf
Notwendig:robuste Methode zur Berechnung der Position der Kamera, um damit die virtuellen Objekte in die richtige Stelle im Bild einzuordnen
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Beispiel: Pariser Brücke
160.Bild der Sequenz von anderer Brücke in der Dämmerung aufgenommen
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Beispiel: Pariser Brücke• Keine Informationen über ÄO der Kamera• Features (Punkte, Bögen) werden automatisch
detektiertAusnahme: 1.Bild
Ablauf: • Im ersten Bild werden nicht-koplanare features
gesucht und halbautomatisch mit den entsprechenden features im 3D-Modell gematched
• Diese features dienen zur Berechnung einer Schätzung der Kameraposition nach DeMenthon und Davis
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Beispiel: Pariser Brücke• die anfängliche Schätzung wird durch eine robuste
Minimierung der Projektionsfehler verfeinert Berechnung des Kamerastandpunktes
• Einarbeitung des virtuellen Objektes ins Bild• Die features, die im 1.Bild detektiert worden sind
werden über die Sequenz getracked und mit den 3D-features gematched Berechnung des Kamerastandpunktes für jedes
Bild der Sequenz nach dieser Methode
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Beispiel: Pariser BrückeAugmented-reality Schleife:
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Beispiel: Pariser Brücke
Image Synthesis:• Modellierung der 3D-Brücke mittels alter
Konstruktionspläne • unterteilt man in 3 Prozesse:
1. Modellierung der Geometrie 2. Modellierung der Bestandteile der
Oberflächenmaterialien3. Modellierung der Position und
Beleuchtungsintensität der virtuellen Lichtquelle
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Beispiel: Pariser Brücke
Image compositions:• Nach Berechnung des Kamerastandpunktes für
jedes Bild, werden die computergenerierten Bilder durch sogenannte ray-casting Algorithmen erstellt
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Beispiel: Pariser BrückeKamerakalibrierung:• IO wird durch ein Referenzobjekt in ca. 3m
Entfernung zur Kamera bestimmt• Grund für die Trennung der Bestimmung der IO und
des Kamerastandpunktes liegt in der Anzahl der features
• Bei der Bestimmung des Kamerastandpunktes liegt die Anzahl der features zwischen 10 und 20 mangelhaft zur Ausführung einer kompletten
Kalibrierung
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Beispiel: Pariser Brücke
Kamerakalibrierung (Methode nach DeMenthon und Davis):
O = Kamerazentrum
f
feature points
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Beispiel: Pariser Brücke
Kamerakalibrierung:W = R*T Perspektive Projektionsmatrix M = * W
f 0 00 f 00 0 1
( )Unbekannte Parameter: • Translation: X0; Y0; Z0
• Orientierung des Kamerasystems (Rotation): i, j, k
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Beispiel: Pariser Brücke
Methode nach DeMenthon und Davis:• k = i x j ,da k orthogonal zur ij-Ebene• Hier gilt:
Gesucht: X0; Y0; Z0, i, j,
k
es müssen nur die Unbekannten Z0, i, j bestimmt werden
bzw.
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Beispiel: Pariser Brücke
Perspektive Projektion: Gesucht: X0; Y0; Z0, i, j,
k
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Beispiel: Pariser Brücke
Perspektive Projektion:
skalar multiplizieren mit i
* i = ... ~
* i = ... ~
* i = 0, da orthogonal
Faktoren hier vernachlässigt
mit = kleiner Wert
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Beispiel: Pariser Brücke
Perspektive Projektion: Gesucht: X0; Y0; Z0, i, j,
k
Gleichungssystem:
mit mit
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Beispiel: Pariser Brücke
Orientierungsschätzung mittels POSIT-Algorithmus:
1.Näherung: Z0, i, j
2.Iteration:
3.Iteration: ...
usw. Ergebnis für Z0, i, j Ergebnis für X0, Y0, k
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Paris
Ergebnis der Simulation
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Video Compass
Prinzip:Gewinnung der Relativen Orientierung (RO) mit Hilfe von Fluchtpunkten und Fluchtlinien
• Fluchtpunkte schneiden sich bei parallelen Geraden in der Realwelt im Unendlichen
• Wegen des Effekts der perspektiven Projektion schneiden sich parallele Linien der Realwelt im Bild
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Video Compass
Ansatz: x´= P X
mit x´= [ x´, y´, 1]und X = [ X, Y, Z, 1]
T
T
3 Fluchtpunkte im Unendlichen = unendlich ferne Punkte
• unendlich ferner Punkt in x-Richtung: v1 = [1,0,0,0]• unendlich ferner Punkt in y-Richtung: v2 = [0,1,0,0]• unendlich ferner Punkt in z-Richtung: v3 = [0,0,1,0]
T
T
T
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Video Compass
x´= P v1 x´= [p11, p21, p31]T
1. Spalte der Projektionsmatrix P Tx´= P v2 x´= [p12, p22, p32]
2. Spalte der Projektionsmatrix P
Tx´= P v3 x´= [p13, p23, p33]
3. Spalte der Projektionsmatrix P
Fluchtpunkte im Bild suchen
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Video Compass
• Dazu werden die Linien im Bild detektiert• Zur Berechnung der Fluchtpunkte werden nur
Linien mit einer Länge von mind. 5% der Bildbreite benutzt
• Automatische Suche nach Fluchtpunkten und deren geschätzten Koordinaten wird mittels EM-Algorithmen (Wahrscheinlichkeitskeitsmaximierung) vollzogen
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Video Compass
Problem: Fluchtpunkte sind nicht immer eindeutig Lösung über Kleinste-Quadrate
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Video Compass
Kalibrierung:Für nicht kalibrierte Kameras gilt:
Einheitsvektoren:
Fluchtpunkte:
Wegen Orthogonalität:
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Video Compass
Mit
Für 3 im Bild detektierte Fluchtpunkte gibt es 3 Beschränkungen der Matrix S:
Durch Cholewsky-Zerlegung von S erhält man Kalibriermatrix
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Panorama-AufnahmeMIT City Projekt:• Ziel: vollautomatische Rekonstruktion einer 3D-
Stadtlandschaft aus Bildern• Bewegliche Plattform mit Kamera macht
Panoramaaufnahmen mit genäherten Orientierungs- und Positionsdaten durch on-board Sensoren wie GPS,
Beschleunigugsmesser, Meterzähler• Aufnahmestandpunkte heißen nodes • Abstände zwischen den Aufnahmenstandorten ca. 5-
10m
12.12.2002 Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS
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Panorama-Aufnahme• Annahmen:
– IO ist bekannt – Rotation wird aufgezeichnet– Ungefähre Bewegung der Kamera ist bekannt
Prinzip: • Suche benachbarter nodes-Paare• Schätzung der Basislinie zwischen den nodes• Schätzung der Bewegungsrichtung für jedes Paar mittels
Hough-Transformation und Monte-Carlo-Wahrscheinlichkeitsmaximierung alle geschätzten Bewegungen gehen in eine Optimierung ein, die die Kameraposition berechnet
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Patent
Patent vom 28.12.2000:Elektronische Schaltung zur Aufzeichnung von geographischen Positionsdaten auf dem Tonkanal eines Camcorders.
Ziel: Aufgenommene Bildsequenzen auf einfache Weise zu den entsprechenden Aufnahmeorten zu referenzieren
12.12.2002 Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS
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PatentAufbau:• Anschluß des GPS-Empfängers über den 1. Schaltungsteil
mit Mikrofon- oder Audioeingang des Camcorder• Nahezu Synchrone Aufnahme der Bilder und der aktuellen
geographischen Position auf Aufzeichnungsmedium (z.B. Magnetband)
• Zur Nachbearbeitung: Anschluß des Videoausgangs des Camcorders über 2. Schaltungsteil mit einem PC
• Datenverarbeitungsprogramm zeigt Landkarte mit markierten Orte der Filmaufnahme
• Durch Mausklick auf einen bestimmten Ort werden automatisch die entsprechenden Filmsequenzen angezeigt
12.12.2002 Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS
Frank Ottmann
Patent• Camcorder zeichnet i.d.R. Aufnahmezeiten mit auf, bzw.
Aufnahmezeiten sind in den GPS-Informationen enthalten Datenverarbeitungsprogramm errechnet bereiste Route
• Mittels Schnittprogramm kann Film und Karte zu einem kompletten Film zusammgesetzt werden
• Bei Kameras mit Stereo-Tonaufzeichnung genügt ein Tonkanal für kontinuierliche Aufnahme der GPS-Signale
• Es besteht Möglichkeit der Differenzkorrektur mittels Differential-GPS (Verbindung PC mit Internet): Ortsgenauigkeit von ca. 1m
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