모바일매핑시스템으로 취득된 전방위 영상의 광속조정법 = Bundle Block Adjustment of Omni-directional Images by a Mobile Mapping System
저자
발행사항
서울 : 서울市立大學校, 2010
학위논문사항
학위논문(석사)-- 서울市立大學校 一般大學院 : 空間情報工學科 2010. 8
발행연도
2010
작성언어
한국어
주제어
KDC
539.76 판사항(4)
발행국(도시)
서울
형태사항
vi, 73 p. : 삽도 ; 26 cm.
일반주기명
지도교수:이임평
참고문헌 : p.66-68
소장기관
고품질의 공간정보의 요구가 증가함에 따라, 다양한 종류의 플랫폼에 다중 센서를 탑재하여 보다 신속하고 경제적으로 공간정보를 획득하는 시스템을 개발하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 대부분의 공간정보획득 시스템은 촬영범위가 좁고 기선 길이에 대한 제약이 따르는 프레임 카메라를 탑재하고 있다. 이는 촬영지점을 기준으로 모든 방향으로의 영상정보 획득이 가능한 전방위 카메라를 탑재함으로써 프레임 카메라가 갖는 촬영 범위 및 기선 길이에 대한 한계를 극복할 수 있다. 광속조정법(Bundle Block Adjustment)은 복수 영상의 외부표정요소를 결정하는 지오레퍼런싱(Geo-referencing) 방법 중 하나로서 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 광속조정법을 기반으로 전방위 영상에 맞는 수학적 모델을 수립하였다. 첫 번째 단계에서는 전방위 영상에 적합한 공선조건식을 수립을 하고 이를 이용하여 관측방정식을 세운다. 두 번째 단계에서는 지상모바일매핑시스템(Ground Mobile Mapping System, GMMS)에 탑재되어 있는 GPS/INS로부터 획득된 데이터와 정지 GPS 및 토탈 스테이션(Total Station)을 통해 측정한 지상기준점을 이용한 확률제약조건(Stochastic Constraints)식을 수립하여 적용한다. 마지막 단계는 카메라와 GPS/INS 간의 관계를 나타내는 탑재변수(Mounting Parameters, MP)와 확률제약조건을 포함하는 다양한 종류의 수학적 모델을 수립하고 각 모델에 따른 지상점 좌표의 추정 정확도를 검증한다. 그 결과, 지상기준점을 확률제약조건으로 사용하는 수학적 모델의 경우 지상점 추정의 정확도가 약 ±5cm 정도로 매우 높았다. 지상기준점 및 GPS/INS 데이터를 확률제약조건으로 사용하여 탑재 변수, 외부표정요소 및 지상점을 추정하는 수학적 모델 역시, 그 지상점 추정의 정확도가 ±8cm 정도 이었으며 카메라 좌표계와 GPS/INS 좌표계 간의 관계인 탑재 변수 추정도 가능하였다. 연구의 결과를 통해 전방위 카메라 영상으로부터 대상객체의 3차원 모델 추출이 가능할 것으로 기대된다.
더보기Regarding the increasing demands for high quality spatial information, many researchers have emphasized the need for multi-sensor/platform integration for more rapid and economical generation of such spatial data. Most systems employing a set of frame cameras may have suffered from their small fields of view and poor base-distance ratio. These limitations can be significantly improved by employing an omni-directional camera that is capable of acquiring images in every direction. Using a Ground MMS integrated with this camera, we can enlarge the mapping coverage and observe objects from a variety of directions and positions. Bundle Block Adjustment (BBA) is one of the existing georeferencing methods to determine the exterior orientation parameters of two or more images. In this study, by expanding the concept of the traditional BBA method, we attempt to develop a mathematical model of BBA for omni-directional images with GPS/INS data and Ground Control Points (GCPs). The proposed mathematical model includes three main parts; observation equations based on the collinearity equations newly derived for omni-directional images, stochastic constraints imposed from GPS/INS data and GCPs, and mathematical model with stochastic constraints and unknowns including mounting parameters which are relationships between CCS and ICS. We also report the experimental results from the application of our proposed BBA to the real data obtained mainly in urban areas. With the different combinations of the constraints, we applied eight slightly different types of mathematical models. The type where only GCPs are used as the constraints provides the most accurate results, ±5 cm of RMSE in the estimated ground point coordinates. In future, we plan to perform more sophisticated lens calibration for the omni-directional camera to improve the georeferencing accuracy of omni-directional images. These georeferenced omni-directional images can be effectively utilized for city modelling, particularly autonomous texture mapping for realistic street view.
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