사진 이어 붙이기와 정사영상 생성 비교 - PIX4Dmapper
정사영상 생성과 사진 이어붙이기(photo stitching)는 정사영상을 만드는 서로 다른 방법이지만, 정사보정의 장점 때문에 정사보정이 선호되는 방법입니다.
사진 이어 붙이기
사진 이어붙이기 기법은 여러 이미지를 하나로 합치는 방식으로, 필요한 매칭 포인트/키포인트 수가 적습니다(100개 미만). 이 기법은 지형이 완벽하게 평평한 경우에만 효과적입니다. 지형이 평평하지 않은 경우, 여러 사진에서 보이는 객체들이 제대로 정렬되지 않아 오류가 발생할 수 있습니다. 이러한 오류는 전체 데이터셋에 누적되므로, 사진 이어붙이기 기법은 소규모 데이터셋에만 사용하는 것이 좋습니다. 또한, 대부분의 거리 정보가 보존되지 않아 측정값이 부정확해질 수 있습니다.
정사영상(진정사영상) 생성
정사영상(진정한 정사사진) 생성은 정사보정을 기반으로 합니다 . 이 방법은 DSM(디지털 표면 모델)을 사용하여 이미지에서 원근 왜곡을 제거합니다. 모델 생성을 위해서는 많은 수의 매칭점/키포인트(1000개 이상)가 필요합니다. 이 방법은 모든 유형의 지형과 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있습니다. 거리가 보존되므로 정사영상을 측정에 사용할 수 있습니다.
정사영상을 생성하기 위해 다음과 같은 단계를 수행합니다
- 입력: 원근감이 반영된 이미지 (예: 건물의 정면은 보이지만, 지붕은 축척이 유지되지 않아 크기가 정확하지 않음).
- 처리 중:
- 이미지를 보정하고 3D 및 2.5D 모델을 계산합니다.
- 2.5D 모델에 이미지를 투영하여 정사영상을 생성합니다.
- 출력: 정사영상(위성 이미지와 유사하며, 건물의 정면은 보이지 않고 지붕은 실제 크기로 표현됨).
정사영상은 다음 사항을 수정합니다
- 카메라의 시점.
- 물체/지면의 각 지점과 카메라 사이의 거리에 따라 서로 다른 배율을 적용합니다.
정사영상은 밀집된 포인트 클라우드에서 생성된 DSM을 기반으로 생성됩니다. 따라서 밀집된 포인트 클라우드에 존재하는 오류와 노이즈는 정사영상에도 반영됩니다. 이러한 오류는 건물 가장자리나 작은 세부 사항(나무, 가로등, 울타리 등)에서 자주 나타납니다. 정사영상의 왜곡 및 아티팩트에 대한 자세한 내용은 " 정사영상의 왜곡 및 아티팩트"를.