Namen naše raziskave je samodejna določitev tekstur
streh in fasad stavb z infrardečih (IR) posnetkov
za teksturiranje obstoječega trirazsežnega (3D)
modela stavb. Za to je treba izboljšati natančnosti
neposredno izmerjenih parametrov zunanje orientacije
IR-kamere, pritrjene na mobilno platformo. Ta
prispevek opisuje metodo, razvito za izboljšanje
parametrov zunanje orientacije, ki temelji na ujemanju
točk samodejno zaznanih grafičnih gradnikov z
IR-videoposnetka in žičnega modela stavb. Najprej
proučimo zaznavo različnih tipov grafičnih gradnikov
na testnem IR-posnetku. Förstnerjeve in presečiščne
točke izberemo kot primerne grafične gradnike
z
a
predstavitev obravnavanih značilnosti stavb na
IR-posnetku. 3D-model stavb projiciramo na vsak
posamezen posnetek videosekvence ob upoštevanju
orientacijskih parametrov, od katerih so parametri
zunanje orientacije podani s približnimi vrednostmi.
Nato izvedemo samodejno koregistracijo 3D-modela
stavb, projiciranega na videoposnetek, in grafičnih
gradnikov, zaznanih z istega IR-videoposnetka.
Samodejno ujemanje 3D-modela stavb in zaznanih
grafičnih gradnikov poteka iterativno in skupaj z
izravnavo parametrov zunanje orientacije z metodo
najmanjših kvadratov. Razvito metodologijo za
koregistracijo in izravnavo zunanjih orientacijskih
parametrov smo preizkusili na strnjenem poseljenem
območju. Kakovost metodologije ocenimo s petimi
parametri: učinkovitostjo metodologije, popolnostjo
in pravilnostjo algoritmov za ujemanje in zaznavo
grafičnih gradnikov.The aim of this article is to investigate methods for
the automatic extraction of the infrared (IR) textures
for the roofs and facades of existing building models.
We focus on the correction of the measured exterior
orientation parameters of the IR camera mounted on
a mobile platform. The developed method is based on
point-to-point matching of the features extracted from
IR images with a wire-frame building model. Firstly,
the extraction of different feature types is studied on
a sample IR imageFörstner and intersection points
are chosen for a representation of the image features.
Secondly, the three-dimensional (3D) building model
is projected into each frame of the IR video sequence
using orientation parametersonly coarse exterior
orientation parameters are known. Then the automatic
co-registration of a 3D building model projection into
the image sequence with image features is carried out.
The matching of a model and extracted features is
applied iteratively, and exterior orientation parameters
are adjusted with least square adjustment. The method
is tested on a dataset of a dense urban area. Finally,
an evaluation of the developed method is presented
with five quality parameters, i.e. efficiency of the
method, completeness and correctness of matching
and extraction
