어안 렌즈 카메라 보정 방법

이 글에서는 PIX4Dmapper에서 어안 렌즈를 보정하는 절차를 자세히 설명합니다.

PIX4Dmapper 이미지 처리에 사용된 카메라의 내부 파라미터를 입력으로 필요로 합니다. 이러한 파라미터는 3D 재구성에 사용되므로 최적의 3D 재구성을 위해서는 정확한 파라미터가 필수적입니다.

PIX4Dmapper 다양한 카메라에 대한 최적 파라미터를 담은 자체 카메라 데이터베이스를 보유하고 있습니다. PIX4Dmapper 의 카메라 데이터베이스에 없는 카메라의 경우, 충분한 데이터셋을 처리하는 과정에서 PIX4Dmapper 내에서 최적의 내부 카메라 파라미터를 계산할 수 있습니다. 이렇게 계산된 파라미터는 동일한 카메라로 촬영한 모든 프로젝트에 적용할 수 있습니다. 소형 소비자용 카메라는 진동, 온도 등에 민감하기 때문에, 소프트웨어는 기본적으로 동일한 초기 파라미터를 사용하여 각 프로젝트에 맞게 내부 파라미터를 최적화합니다.

PIX4Dmapper데이터베이스에 존재하지 않는 원근 카메라의 내부 카메라 매개변수를 얻으려면 다음 단계를 따르세요

이미지 요구 사항

다음과 같은 특징을 갖춘 양질의 데이터셋이 필요합니다

충분한 이미지 수(80~100장).
높은 중첩도와 풍부한 질감.
가능하다면 격자형 비행 계획을 확보하십시오.
가능하다면 GCP를 활용하세요.

교정 절차

1. 새 프로젝트 생성: 2단계. 프로젝트 생성.
2. 이미지 가져오기: 2단계. 프로젝트 생성.
3. 이미지 속성 구성:

3.1 (선택 사항) 이미지 좌표계를 선택합니다. 2단계: 프로젝트 생성 . 3.2 (선택 사항, 권장) 이미지 지리적 위치 및 방향을 가져옵니다. 이미지 지리적 위치 및 방향을 선택/변경하는 방법 . 3.3 카메라 모델을 편집합니다. 카메라 모델 선택 섹션에서 편집을 클릭합니다 .

3.3.1 카메라 모델 섹션 에서 편집을 클릭합니다 . 3.3.2 ( RGB 카메라가 아닌 경우에만 해당 ) 올바른 밴드 구성 및 가중치를 설정합니다. 수정된 카메라(NIR, R,G 및 NIR,G, B)의 밴드 가중치 설정 방법 (4~8단계). 3.3.3 비행 계획이 선형(그리드 등)이고 카메라에 롤링 셔터가 있는 경우 카메라 모델 매개변수 섹션 에서 선형 롤링 셔터를 선택합니다 . 3.3.4 카메라 모델 매개변수 섹션에서 어안 렌즈를 선택 하고 다음 값을 설정합니다.

센서 폭[mm] 또는 픽셀 크기[μm]: 센서 폭을 밀리미터 단위로 설정하거나 픽셀 크기를 마이크로미터 단위로 설정하십시오.
주점 x [픽셀]: 이미지 중앙에 주점을 설정합니다. 즉, 값을 ImageWidth/2로 설정합니다.
주점 y [픽셀]: 이미지의 중앙에 주점을 설정합니다. 즉, 값을 ImageHeight/2로 설정합니다.
다항식 계수: 다항식의 형태를 0-1-xxx, 계수를 0, 1, 0, 0, 0으로 설정하십시오.
대칭 아핀 변환을 사용한 카메라 모델: 대칭 모델을 사용하려면 확인란을 선택하십시오.
아핀 변환 C = 이미지 너비(픽셀).
아핀 변환 D = 0.
아핀 변환 E = 0.
아핀 변환 F = 이미지 너비(픽셀).

3.4 카메라 모델 편집 창에서 확인을 클릭합니다 . 3.5 이미지 속성 창 에서 다음을 클릭합니다 .

4. 처리 옵션 템플릿을 선택합니다. 2단계: 프로젝트 생성 . 그리드 비행 계획을 사용하여 이미지를 획득한 경우 3D 맵을 선택합니다 . 그렇지 않은 경우 3D 모델을 선택합니다 . 5. 출력 좌표계를 선택하고 프로젝트를 생성합니다 . 2단계: 프로젝트 생성 . 6. (선택 사항) GCP를 표시하지 않고 가져옵니다. GCP 가져오기 및 표시 방법 . 7. 로컬 처리 창 에서 1 단계: 초기 처리를 선택 하고 2단계: 포인트 클라우드 및 메시 와 3단계: DSM, 정사영상 및 인덱스를 선택 해제한 후 시작을 클릭합니다 . 8. (선택 사항) 프로젝트에 이미지 지리 위치 정보와 알려진 좌표계의 GCP가 있는 경우, GCP 가져 오기 및 표시 방법 에 따라 rayCloud를 사용하여 GCP를 표시하고 , 재최적화한 후 품질 보고서를 다시 생성합니다( 메뉴 처리 > 품질 보고서 생성 ). 9. 재구성 품질을 확인합니다.

품질 보고서 평가 .
레이클라우드 내 여러 위치에서 자동 연결점을 선택하고 원본 이미지에 대한 재투영 결과를 검증합니다.
레이클라우드에서 GCP를 선택하고 원본 이미지에 대한 재투영 결과를 확인합니다.

10. 재구성 결과가 만족스럽지 않으면, 재구성이 제대로 되지 않은 영역에 수동 연결점(Manual Tie Points, MTP)을 추가하고 표시한 후 재최적화합니다 . (수동 연결점(MTP) 가져오기 및 표시 방법 참조 ) 11. 프로세스 > 품질 보고서 생성(Generate Quality Report)을 클릭하여 품질 보고서를 생성하고 , 재구성 결과가 양호해질 때까지 9단계와 10단계를 반복합니다. 12. 재구성이 완료되면 최적화된 카메라 매개변수를 저장하여 다른 프로젝트의 초기값으로 사용할 수 있도록 합니다.

12.1 프로젝트 > 이미지 속성 편집기...를 클릭하여 이미지 속성 편집기를 엽니다 . 12.2 선택한 카메라 모델 섹션 에서 편집을 클릭합니다 . 12.3 카메라 모델 섹션 에서 편집을 클릭합니다 . 12.4 카메라 모델 매개변수 섹션에서 최적화된 매개변수 불러오기를 클릭 하고 다음 값을 설정합니다.

주점 x [픽셀]: 이미지 중앙에 주점을 설정합니다. 즉, 값을 ImageWidth/2로 설정합니다.
주점 y [픽셀]: 이미지의 중앙에 주점을 설정합니다. 즉, 값을 ImageHeight/2로 설정합니다.

12.5 카메라 모델 섹션 에서 [DB에 저장]을 클릭합니다 . 12.6 [카메라 모델 편집] 창에서 [확인]을 클릭합니다 .

13. 수동 연결점을 제거합니다. 14. 처리 막대 에서 시작을 클릭하여 1단계를 다시 처리합니다. 15. 다음 방법으로 재구성 품질을 확인합니다.

품질 보고서 평가 .
레이클라우드 내 여러 위치에서 자동 연결점을 선택하고 원본 이미지에 대한 재투영 결과를 검증합니다.
레이클라우드에서 GCP를 선택하고 원본 이미지에 대한 재투영 결과를 확인합니다.

16. 재구성 결과가 좋지 않으면 10~15단계를 반복하십시오.

이제 카메라 모델이 사용자 카메라 데이터베이스에 저장되었습니다. 다음에 동일한 카메라로 프로젝트를 생성하면 카메라 매개변수가 올바르게 감지됩니다. RGB를 지원하지 않는 카메라의 경우, [메뉴 프로젝트 > 이미지 속성 편집기...] > [선택한 카메라 모델] > [카메라 모델 편집] 에서 [ 밴드] 드롭다운 목록 에서 올바른 밴드 구성을 선택해야 합니다 .

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