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AUTOMATIC RELATIVE ORIENTATION - REALIZATION AND OPERATIONAL TESTS
Liang Tang and Zoltan Poth
Carl Zeiss, D-73446 Oberkochen, Germany
Timm Ohlhof, Christian Heipke and Joachim Batscheider
Chair for Photogrammetry and Remote Sensing
Technical University Munich, D-80290 Munich, Germany
Commission III, Working Group III/2
KEY WORDS: Automatic relative orientation, operational algorithm, empirical test
ABSTRACT
An automatic procedure for relative orientation (ARO) of aerial images was developed and implemented in the digital
photogrammetric workstation PHODIS ST from Carl Zeiss. The algorithm is designed and realized based on practical
conditions with respect to available prior knowledge, speed of computation, and obtainable accuracy. A coarse-to-fine
strategy using image pyramids is incorporated into the algorithm. A feature-based image matching is first carried out to
determine conjugate points in the image pair on higher pyramid levels. Then, a fine measurement of image coordinates of
conjugate points is done by a least squares image matching through the rest of pyramid levels down to the original images.
In order to prove the practical applicability of ARO, a large number of stereopairs of aerial images was investigated. The
selected stereopairs show different terrain types and ground cover. They are of various scales ranging from 1:3,200 to
1:820,000 and scanned with different pixel sizes. About 100 well-distributed conjugate points per stereopair were selected
for the final computation of the relative orientation parameters. The obtained root-mean-square standard deviations of the
image coordinates generally lie between 0.2 and 0.4 pixel. Stereo models were found to be free of y-parallaxes by skilled
human operators. The elapsed computing time was about 75 sec per stereopair scanned with 30 pm pixel size and in between
2 and 3 min for a 15 pm stereo pair on a Silicon Graphics Indy with R4400 processor (150 MHz). The paper deals with
the realization of the algorithm and reports on the results of the intensive operational tests. It could be proven that ARO is
ready for photogrammetric practice.
KURZFASSUNG
Eine automatische Prozedur für die relative Orientierung von Luftbildern wurde für die digitale photogrammetrische
Arbeitsstation PHODIS ST von Carl Zeiss entwickelt und im PHODIS-System implementiert. Die Konzeption des
Algorithmus’ setzt praktische Anforderungen bezüglich vorhandenen Vorwissens, der Rechengeschwindigkeit und
erreichbarer Genauigkeit voraus. Im Algorithmus wird eine auf Bildpyramiden beruhende grob-zu-fein Strategie eingesetzt.
Zunüchst findet eine merkmalsgestützte Bildzuordnung auf einer hóheren Pyramidenebenen statt, um homologe Punkte in
dem Bildpaar zu bestimmen. Danach folgt eine fláchenhafte Bildzuordnung nach der Methode der kleinsten Quadrate. Dabei
wird jedes vorher bestimmte Punktepaar durch die restlichen Pyramidenebenen bis auf die originale Bildauflósung verfolgt.
Um die praktische Einsetzbarkeit der automatischen Prozedur nachzuweisen, wurde eine Reihe von Luftbildpaaren bearbeitet.
Die ausgewáhlten Luftbilder zeigen verschiedene Gelándetypen und Bodenbedeckungen, variieren im Maßstab von 1:3,200
bis zu 1:820,000 und haben unterschiedliche Pixelgrößen. Zur endgültigen Berechnung der relativen Orientierungsparameter
wurden in der Regel etwa 100 regelmäßig verteilte homologe Punkte pro Bildpaar verwendet. Die erreichten
Standardabweichungen der Bildkoordinaten liegen durchschnittlich im Bereich zwischen 0.2 und 0.4 Pixel. Die mit Hilfe
der Orientierungsparameter erstellten Stereomodelle erwiesen sich alle als parallaxenfrei. Die Rechenzeit betrug je nach der
Bildauflösung ca. 75 Sekunden für ein mit 30 um gescanntes und zwischen 2 und 3 Minuten für ein mit 15 um gescanntes
Stereopaar. Der vorliegende Beitrag beschreibt die Realisierung des Algorithmus und berichtet über die Ergebnisse der
intensiven operationellen Untersuchungen. Es zeigt sich, daß die automatische relative Orientierungsprozedur einsatzreif für
die photogrammetrische Praxis ist.
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International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. Vol. XXXI, Part B3. Vienna 1996