フォトグラメトリにおける誤差の最小化

フォトグラメトリにおける誤差の最小化

良いフォトグラメトリの結果を得るためには、単に多くの写真を撮るだけではありません。品質は量よりもはるかに重要です。写真がぼやけていたり、照明が不十分だったり、重なりが十分でなかったりすると、ソフトウェアはノイズが多く、不正確で、穴や歪みのあるモデルを生成します。誤差の最小化は、ソフトウェアが必要とするものを理解し、キャプチャセッションを慎重に計画することから始まります。

フォトグラメトリで最も一般的なエラーは、露光中のカメラの動きによって引き起こされるピクセルシフトです。手持ちで撮影する場合、カメラのブレがモーションブラーを生み出し、特徴検出を妨げます。常に三脚を使用するか、非常に速いシャッタースピードを使用してください。小さなオブジェクトの場合は、ターンテーブルが理想的です。カメラは静止したまま、オブジェクトが回転します。大きなオブジェクトの場合は、カメラをオブジェクトの周りに慎重に移動し、各ショットで安定させてください。

オーバーラップは重要です。ソフトウェアがその位置を正確に三角測量するためには、各特徴が少なくとも3枚の写真に写っている必要があります。オーバーラップが多いほど、データポイントが増え、より正確な再構築が可能になります。ただし、トレードオフがあります。写真が多すぎると、処理時間が増えるだけであまりメリットがありません。連続する写真間で60〜80％のオーバーラップを目指してください。これにより、ソフトウェアに無駄なく多くのマッチングの機会が与えられます。

照明はフォトグラメトリの品質において最も過小評価されている要因です。強い影はソフトウェアが詳細を見ることができない領域を作り出します。鏡面ハイライトは写真間で位置が変わり、特徴マッチングを混乱させます。最適な照明は、柔らかく、拡散され、すべての角度から一定です。曇りの日は屋外での撮影に最適です。屋内での撮影には、複数のソフトボックスライトを使用するか、小さなオブジェクトにはライトテントを使用します。

キャプチャ後、後処理で結果を改善できます。すべての写真を整列させて、わずかな色や露出のばらつきを補正します。背景をマスクして、ソフトウェアが無関係な領域に処理を浪費するのを防ぎます。手動で配置されたマッチングポイントであるコントロールポイントを使用して、困難な領域でソフトウェアを支援します。ほとんどのフォトグラメトリソフトウェアでは、既知の距離などの制約を設定して、モデルを正確にスケーリングすることもできます。