Inhaltszusammenfassung

Photogrammetrie ermöglicht es, Objekte mit Hilfe von Digitalbildern zu vermessen. Bei optimalen Messbedingungen sind Unterschiede in der Qualität der abgeleiteten Maße vor allem auf die mathematische Modellierung des verwendeten Sensors und der Linse zurück-zuführen. Kalibrierungen erfolgen meist mittels Bündelblockausgleichung, die es gestattet, daraus vielerlei statistische Kennzahlen abzuleiten. Eine tiefergehende Analyse der berech-neten Parameter, Standardabweichungen, Korrelationen und ...Photogrammetrie ermöglicht es, Objekte mit Hilfe von Digitalbildern zu vermessen. Bei optimalen Messbedingungen sind Unterschiede in der Qualität der abgeleiteten Maße vor allem auf die mathematische Modellierung des verwendeten Sensors und der Linse zurück-zuführen. Kalibrierungen erfolgen meist mittels Bündelblockausgleichung, die es gestattet, daraus vielerlei statistische Kennzahlen abzuleiten. Eine tiefergehende Analyse der berech-neten Parameter, Standardabweichungen, Korrelationen und deren Verteilungen kann Auf-schluss geben, ob das verwendete Kalibriermodell Schwächen aufweist. Solche Defizite können sich durch systematische Restfehler im Bild- oder Objektraum äußern. Da solche Restfehler zu Ungenauigkeiten in den daraus abgeleiteten Informationen führen können, ist deren mathematischer Nachweis und anschließende Kompensation zur Erzielung höchster Genauigkeiten unausweichlich. Neueste Ansätze nutzen Korrekturterme, um solche Syste-matiken schon während der Bündelblockausgleichung zu modellieren. Der vorliegende Beitrag beschreibt, wie auch Machine-Learning Techniken dabei helfen können, verbliebe-ne systematische Abweichungen in Bildresiduen nachzuweisen, ohne dass hierzu ein Ein-griff in die Bündelblockausgleichung notwendig ist. Dies wird im ersten Schritt anhand von Beispieldaten erläutert. Im zweiten Schritt wird die Wirkung dieser Vorgehensweise an einer realen Kamerakalibrierung verdeutlicht. Abschließend erfolgt eine Diskussion der im Zuge dieser Arbeit erzielten Resultate und möglicher Eignung dieses Verfahrens in der Praxis.» weiterlesen» einklappen

Autoren

Klassifikation

DFG Fachgebiet:
Analytische Chemie

DDC Sachgruppe:
Statistik