Hareketten Yapı (SfM): Örtüşen Fotoğraflar Nasıl 3B'ye Dönüşür?
Hareketten yapı (SfM), fotogrametrinin ilk yarısıdır. Farklı konumlardan çekilmiş örtüşen fotoğraflar verildiğinde, kameranın nerede olduğuna dair hiçbir kayıt olmadan, her kameranın konumunu ve sahnedeki seyrek bir 3B nokta kümesini geri kazanır. Bir haritalama hattında bundan sonra gelen her şey — yoğun nokta bulutu, yüzey, ortomozaik — bu sonucun üzerine kurulur; dolayısıyla SfM adımının kalitesi gerisinin tavanını belirler.
STREAM Capture geliştirme aşamasında, henüz yayında değil. Yayına çıktığında kardeş programı STREAM Terrain ile aynı indirmede gelecek; bugünkü indirmede STREAM Terrain var.
Hareketten yapı ne demek?
Adı, olanı söyler. Yapı, sahnenin 3B biçimidir; hareket, fotoğraflar arasında kameranın yer değiştirmesidir. Başınızı yana oynatın: yakın nesneler uzaktakilere göre arka planda daha çok kayar; paralaks denen bu kayma derinliği taşır. SfM binlerce noktanın fotoğraflar arasında nasıl kaydığını ölçer ve bunu açıklayan 3B konumlara geriye doğru gider.
Eski fotogrametri başlamadan önce bilinen kalibrasyonlu kameralar ve ölçülmüş konumlar isterdi. SfM bu şartı kaldırır: kamera konumlarını, merceği ve 3B noktaları yalnız fotoğraflardan birlikte çözer. Sıradan bir drone kamerasıyla ve sırasız bir fotoğraf klasörüyle çalışmasının nedeni budur; ham sonucunun, kamera konumları ya da yer kontrolü onu bir koordinat sistemine bağlayana kadar keyfi bir ölçeği ve yönelimi olmasının nedeni de.
Bir SfM hattının adımları
Yazılım her fotoğrafta ayırt edici noktalar bulur, komşu fotoğraflarda aynı noktaları tanır, tek bir katı sahneye ait olamayacak eşlemeleri atar, sonra kamera ağını iyi bağlı bir başlangıç çiftinden dışarı doğru kurar. Birkaç fotoğrafta görünen her nokta üçgenlenir ve son bir dengeleme her şeyi birden inceltir.
| Aşama | Ne olur | Genellikle ne ters gider |
|---|---|---|
| Özellik bulma | Her fotoğrafta ayırt edici noktalar bulunur ve başka fotoğraflarda tanınabilmeleri için tarif edilir | Doku çok az: durgun su, taze kar, bulanık fotoğraflar |
| Eşleme | Aynı noktayı iki kez bulmak için tarifler örtüşen fotoğraflar arasında karşılaştırılır | Kiremit ya da ekin sırası gibi tekrarlı doku yanlış eşleme üretir |
| Geometrik doğrulama | Tek bir katı sahneye uymayan eşlemeler atılır | Hareketli nesneler ya da dik arazide güçlü paralaks |
| İlk yeniden kurulum | İyi bağlı bir fotoğraf çifti ilk kameraları ve noktaları verir; sonraki fotoğraflar buna eklenir | Zayıf fotoğraf ağı: gerisine hiç bağlanmayan fotoğraf grupları |
| Üçgenleme | Birkaç fotoğrafta görünen her nokta, bakış ışınlarının buluştuğu yere 3B olarak konur | Neredeyse aynı yerden çekilen fotoğraflar kesin olmayan derinlik verir |
| Demet dengelemesi | Kameralar, mercek parametreleri ve noktalar her ölçümle uyuşacak biçimde birlikte ayarlanır | Uymayan bir mercek modeli ya da yanlış başlangıç odak uzaklığı |
Demet dengelemesi: sayılar nereden gelir?
Demet dengelemesi son ve en önemli adımdır. Kameraları, mercek parametrelerini ve 3B noktaları birlikte oynatarak yeniden izdüşüm hatalarının karelerinin toplamını olabildiğince küçültür. Raporladığı, piksel cinsinden reprojeksiyon hatası, fotoğrafların ve çözülmüş modelin ne kadar uyuştuğunu ölçer; nasıl okunacağını reprojeksiyon hatası yazımız anlatıyor.
Dengeleme yalnız görüntü ölçümleriyle çalıştığı için bir SfM sonucunun, bir şey sağlayana kadar gerçek dünya ölçeği, konumu ya da kuzeyi yoktur: RTK ya da PPK dronundan gelen kamera konumları, yer kontrol noktaları ya da ikisi. Bitmiş haritanın zemine ne kadar oturduğu ise ayrı bir sorudur ve bağımsız denetim noktalarında yanıtlanır.
SfM, fotogrametri ve SLAM
SfM fotogrametrinin bir aşamasıdır, onun eş anlamlısı değil. Fotogrametri, SfM sonucundan yoğun derinlik kestirimi, yüzey kurma, ortorektifikasyon ve bağımsız noktalara karşı doğruluk denetimiyle sürer. SfM yazılımı bu yüzden fotogrametri yazılımının hizalama bölümüdür.
SfM, SLAM da değildir. SLAM gerçek zamanlı çalışır, sıralı bir görüntü ya da algılayıcı akışı üzerinde, çoğunlukla hareket eden bir robotta, ve hız için doğruluktan biraz vazgeçer. SfM, sırasız bir fotoğraf kümesi üzerinde çevrimdışı çalışır ve her şeyi bütünsel olarak eniyileyebilir; bu, doğruluğun hızdan önemli olduğu haritalamaya uyar.
SfM'nin neye ihtiyacı var, nerede başarısız olur?
SfM bindirme, net fotoğraflar ve görünür doku ister: zemindeki her nokta farklı konumlardan birkaç fotoğrafta görünmeli ve yazılım bir yeri ötekinden ayırt edebilmelidir. Başlamak için en az üç örtüşen fotoğraf gerekir, gerçek bir saha için çok daha fazlası. Durgun suda ve taze karda, tekrarlı dokuda, fotoğraflar arasında hareket eden şeylerde ve drone hareket ederken sahneyi satır satır görüntüleyen kayan perdeli kameralarda zorlanır.
STREAM Capture'da bu Hizala aşamasıdır. GPU'da SIFT özelliklerini çıkarır ve eşler, kameraları ve merceği çözer, kamera pozlarını, seyrek bir bulutu ve tam çözünürlükte reprojeksiyon hatasını yazar. Fotoğraflardan okunan konumlar bir önsel görevi görür, zayıf bir fotoğraf ağı saklanmaz, raporda adıyla anılır ve mercek öz-kalibrasyonu belirsizliğiyle birlikte raporlanır.
Sık sorulan sorular
Hareketten yapı (SfM) nedir?
Kameranın hareket ederken noktaların fotoğraflar arasında nasıl kaydığından yararlanarak, her kameranın konumunu ve seyrek bir 3B nokta kümesini yalnız örtüşen fotoğraflardan geri kazanan yöntemdir. Fotogrametrinin hizalama aşamasıdır.
Hareketten yapı nasıl çalışır?
Her fotoğrafta ayırt edici noktaları bulur, fotoğraflar arasında eşler, yanlış eşlemeleri ayıklar, kamera ağını iyi bağlı bir çiftten kurar, noktaları üçgenler ve kameraları, merceği ve noktaları bir demet dengelemesiyle birlikte inceltir.
SfM ile fotogrametri arasındaki fark nedir?
SfM ilk aşamadır: kamera konumlarını ve seyrek bir nokta kümesini verir. Fotogrametri tüm zinciri kapsar; yoğun derinlik, yüzeyler, ortofotolar ve bağımsız noktalara karşı doğruluk denetimlerini ekler.
SfM ile SLAM arasındaki fark nedir?
SLAM gerçek zamanlı çalışır; sıralı bir görüntü ya da algılayıcı akışı üzerinde, çoğunlukla hareket eden bir robotta. SfM sırasız bir fotoğraf kümesi üzerinde çevrimdışı çalışır ve bütünsel eniyileme yapar; bu haritalamaya uyar.
SfM yer kontrol noktası ister mi?
Modeli kurmak için hayır: SfM yalnız fotoğraflarla çalışır ama sonucun ölçeği ve konumu keyfidir. RTK ya da PPK dronundan gelen kamera konumları, yer kontrol noktaları ya da ikisi onu zemine oturtur; ne kadar iyi oturduğunu da bağımsız denetim noktaları ölçer.
SfM hizalamam neden başarısız oluyor ya da kameraları dışarıda bırakıyor?
Genellikle bindirme çok az, fotoğraflar bulanık, yüzeyler tekrarlı ya da durgun su gibi özelliksiz, ya da fotoğraflar arasında bir şeyler hareket ediyor. İşlemeden sonra bindirme haritasına ve zayıf ağ uyarısına bakın, sonra kapsamın zayıf olduğu yerlere fotoğraf ekleyin.
Hizala aşamasının çıktısını görün: kamera pozları, seyrek bulut ve reprojeksiyon hatası
STREAM Capture geliştirme aşamasında, henüz yayında değil. Yayına çıktığında kardeş programı STREAM Terrain ile aynı indirmede gelecek; bugünkü indirmede STREAM Terrain var.