Georeferenzierung von Videos und Bildern

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Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen
Inhalt Motivation Grundlagen Beispiel: Pariser Brücke Video Compass Panorama-Aufnahme Patent Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Grundlagen Bei der Modellierung der Aufnahme benötigt man 3 Koordinatensysteme: Objektkoordinaten-system So Kamerakoordinaten-system Sk Koordinatensystem in der Bildebene Sc Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Grundlagen Bei der Orientierung der Kamera unterscheidet man : Äußere Orientierung (ÄO): sie bestimmt die räumliche Lage der Kamera bezogen auf das Objektkoordinatensystem Räumliche Bewegung wird durch 3 Translations- und 3 Rotationsparameter bestimmt Innere Orientierung (IO): sie enthält die Koordinatentransformation zwischen Sk und Sc (Hauptpunkt, Kamerakonstante) sowie die Korrektur der Abbildungsfehler (Scherung, Maßstab) Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Grundlagen Falls IO der Kamera bekannt:  kalibrierte Kamera Falls IO nicht oder nur teilweise bekannt:  nicht kalbrierte Kamera Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Beispiel: Pariser Brücke
Projekt: Simulation verschiedener Beleuchtungssysteme für Brücken in Paris und deren Einfluß auf die Umgebung Beispiel: Aufnahme einer 300 Bilder großen Sequenz einer speziellen Brücke, der Pont-Neuf Notwendig: robuste Methode zur Berechnung der Position der Kamera, um damit die virtuellen Objekte in die richtige Stelle im Bild einzuordnen Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

160.Bild der Sequenz von anderer Brücke in der Dämmerung aufgenommen Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Keine Informationen über ÄO der Kamera Features (Punkte, Bögen) werden automatisch detektiert Ausnahme: 1.Bild Ablauf: Im ersten Bild werden nicht-koplanare features gesucht und halbautomatisch mit den entsprechenden features im 3D-Modell gematched Diese features dienen zur Berechnung einer Schätzung der Kameraposition nach DeMenthon und Davis Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

die anfängliche Schätzung wird durch eine robuste Minimierung der Projektionsfehler verfeinert  Berechnung des Kamerastandpunktes Einarbeitung des virtuellen Objektes ins Bild Die features, die im 1.Bild detektiert worden sind werden über die Sequenz getracked und mit den 3D-features gematched  Berechnung des Kamerastandpunktes für jedes Bild der Sequenz nach dieser Methode Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Augmented-reality Schleife: Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Image Synthesis: Modellierung der 3D-Brücke mittels alter Konstruktionspläne unterteilt man in 3 Prozesse: Modellierung der Geometrie Modellierung der Bestandteile der Oberflächenmaterialien Modellierung der Position und Beleuchtungsintensität der virtuellen Lichtquelle Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Image compositions: Nach Berechnung des Kamerastandpunktes für jedes Bild, werden die computergenerierten Bilder durch sogenannte ray-casting Algorithmen erstellt Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Kamerakalibrierung: IO wird durch ein Referenzobjekt in ca. 3m Entfernung zur Kamera bestimmt Grund für die Trennung der Bestimmung der IO und des Kamerastandpunktes liegt in der Anzahl der features Bei der Bestimmung des Kamerastandpunktes liegt die Anzahl der features zwischen 10 und 20  mangelhaft zur Ausführung einer kompletten Kalibrierung Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Kamerakalibrierung (Methode nach DeMenthon und Davis): feature points f O = Kamerazentrum Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Kamerakalibrierung: W = R*T Perspektive Projektionsmatrix M = * W ( ) f 1 Unbekannte Parameter: Translation: X0; Y0; Z0 Orientierung des Kamerasystems (Rotation): i, j, k Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Gesucht: X0; Y0; Z0, i, j, k Methode nach DeMenthon und Davis: k = i x j ,da k orthogonal zur ij-Ebene Hier gilt: bzw.  es müssen nur die Unbekannten Z0, i, j bestimmt werden Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Perspektive Projektion: Gesucht: X0; Y0; Z0, i, j, k Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Perspektive Projektion: skalar multiplizieren mit i * i = ~ Faktoren hier vernachlässigt * i = ~ * i = 0, da orthogonal mit = kleiner Wert  Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Gesucht: X0; Y0; Z0, i, j, k Perspektive Projektion: mit mit  Gleichungssystem: Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Orientierungsschätzung mittels POSIT-Algorithmus: 1.Näherung:  Z0, i, j  2.Iteration:  3.Iteration: ... usw  Ergebnis für Z0, i, j  Ergebnis für X0, Y0, k Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Paris Ergebnis der Simulation Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Video Compass Prinzip: Gewinnung der Relativen Orientierung (RO) mit Hilfe von Fluchtpunkten und Fluchtlinien Fluchtpunkte schneiden sich bei parallelen Geraden in der Realwelt im Unendlichen Wegen des Effekts der perspektiven Projektion schneiden sich parallele Linien der Realwelt im Bild Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Video Compass Ansatz: x´= P X mit x´= [ x´, y´, 1] und X = [ X, Y, Z, 1] T 3 Fluchtpunkte im Unendlichen = unendlich ferne Punkte unendlich ferner Punkt in x-Richtung: v1 = [1,0,0,0] unendlich ferner Punkt in y-Richtung: v2 = [0,1,0,0] unendlich ferner Punkt in z-Richtung: v3 = [0,0,1,0] T Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Video Compass x´= P v1  x´= [p11, p21, p31] T 1. Spalte der Projektionsmatrix P T x´= P v2  x´= [p12, p22, p32] 2. Spalte der Projektionsmatrix P T x´= P v3  x´= [p13, p23, p33] 3. Spalte der Projektionsmatrix P  Fluchtpunkte im Bild suchen Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Video Compass Dazu werden die Linien im Bild detektiert Zur Berechnung der Fluchtpunkte werden nur Linien mit einer Länge von mind. 5% der Bildbreite benutzt Automatische Suche nach Fluchtpunkten und deren geschätzten Koordinaten wird mittels EM-Algorithmen (Wahrscheinlichkeitskeitsmaximierung) vollzogen Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Video Compass Problem: Fluchtpunkte sind nicht immer eindeutig  Lösung über Kleinste-Quadrate Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Video Compass Kalibrierung: Für nicht kalibrierte Kameras gilt: Einheitsvektoren: Fluchtpunkte: Wegen Orthogonalität: Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Video Compass Mit Für 3 im Bild detektierte Fluchtpunkte gibt es 3 Beschränkungen der Matrix S: Durch Cholewsky-Zerlegung von S erhält man Kalibriermatrix Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Panorama-Aufnahme MIT City Projekt: Ziel: vollautomatische Rekonstruktion einer 3D- Stadtlandschaft aus Bildern Bewegliche Plattform mit Kamera macht Panoramaaufnahmen mit genäherten Orientierungs- und Positionsdaten  durch on-board Sensoren wie GPS, Beschleunigugsmesser, Meterzähler Aufnahmestandpunkte heißen nodes Abstände zwischen den Aufnahmenstandorten ca. 5-10m Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Panorama-Aufnahme Annahmen: IO ist bekannt Rotation wird aufgezeichnet Ungefähre Bewegung der Kamera ist bekannt Prinzip: Suche benachbarter nodes-Paare Schätzung der Basislinie zwischen den nodes Schätzung der Bewegungsrichtung für jedes Paar mittels Hough-Transformation und Monte-Carlo-Wahrscheinlichkeitsmaximierung  alle geschätzten Bewegungen gehen in eine Optimierung ein, die die Kameraposition berechnet Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Patent Patent vom : Elektronische Schaltung zur Aufzeichnung von geographischen Positionsdaten auf dem Tonkanal eines Camcorders. Ziel: Aufgenommene Bildsequenzen auf einfache Weise zu den entsprechenden Aufnahmeorten zu referenzieren Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Patent Aufbau: Anschluß des GPS-Empfängers über den 1. Schaltungsteil mit Mikrofon- oder Audioeingang des Camcorder Nahezu Synchrone Aufnahme der Bilder und der aktuellen geographischen Position auf Aufzeichnungsmedium (z.B. Magnetband) Zur Nachbearbeitung: Anschluß des Videoausgangs des Camcorders über 2. Schaltungsteil mit einem PC Datenverarbeitungsprogramm zeigt Landkarte mit markierten Orte der Filmaufnahme Durch Mausklick auf einen bestimmten Ort werden automatisch die entsprechenden Filmsequenzen angezeigt Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

Patent Camcorder zeichnet i.d.R. Aufnahmezeiten mit auf, bzw. Aufnahmezeiten sind in den GPS-Informationen enthalten  Datenverarbeitungsprogramm errechnet bereiste Route Mittels Schnittprogramm kann Film und Karte zu einem kompletten Film zusammgesetzt werden Bei Kameras mit Stereo-Tonaufzeichnung genügt ein Tonkanal für kontinuierliche Aufnahme der GPS-Signale Es besteht Möglichkeit der Differenzkorrektur mittels Differential-GPS (Verbindung PC mit Internet):  Ortsgenauigkeit von ca. 1m Multimediale Visualisierung ortsspezifischer Informationen Vertiefer GIS

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