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系統識別號 U0026-1108201816110500
論文名稱(中文) 多台GoPro相機全景影像之近景攝影測量
論文名稱(英文) Close-Range Photogrammetry with Panoramic Images Captured using Multiple GoPro Cameras
校院名稱 成功大學
系所名稱(中) 測量及空間資訊學系
系所名稱(英) Department of Geomatics
學年度 106
學期 2
出版年 107
研究生(中文) 黃光群
研究生(英文) Guang-Chiun Huang
學號 P66031070
學位類別 碩士
語文別 中文
論文頁數 89頁
口試委員 指導教授-曾義星
口試委員-史天元
口試委員-趙鍵哲
口試委員-張智安
中文關鍵字 GoPro全景相機系統  全景影像  近景攝影測量 
英文關鍵字 GoPro  panoramic image  Close-range photogrammetry 
學科別分類
中文摘要 像幅式相機用於攝影測量時,會有視域範圍的限制。全景相機可克服像幅式相機拍照範圍有限的問題,使用全景影像進行攝影測量時,可提升製圖的效率。由於攝影測量的準確度有賴於完善的影像畸變改正及幾何穩定度,欲使用全景影像進行攝影測量時,全景影像的品質以及幾何穩定度是該課題的關鍵。
市面上雖有多種全景相機系統,但並非皆適合用於攝影測量。目前最適合用於攝影測量之系統為多相機系統,例如: PPIMS、Ladybug5,但這些系統有體積較大或是需要搭載電腦才能運作等限制,所以本文希望利用搭載廣角鏡頭且輕巧的運動型相機GoPro Hero4,以較少台相機組裝成一套更加方便攜帶的全景相機系統,進行攝影測量,並測試於室內與室外進行攝影測量所能達到的精度。
使用GoPro Hero4全景影像進行攝影測量時,首先需檢定系統內五部相機的內方位與透鏡畸變參數,以及每部相機的相對方位,並使用這些資訊拼接全景影像。接著要建立全景影像的共同投影中心、全景影像球點、物點之共線關係。最後透過光束法平差,解算全景影像的外方位元素與物空間坐標值。
本文進行兩個實驗,將GoPro全景相機於室內與室外設站拍照,平差解算全景影像外方位元素以及物空間坐標值,並藉由檢核點驗證成果。室內獲取全景影像時,攝影物距約略為10公尺,計算成果RMSE為X=0.035m,Y=0.025m,Z=0.010m。室外獲取全景影像時,攝影物距約略80公尺,計算成果的RMSE為E=0.199m,N=0.156m,H=0.081m。本研究成果顯示將GoPro全景影像用於近景攝影測量時,可達到低精度(RMSE大於1公尺)需求以及中精度(RMSE介於30~100公分)需求。
英文摘要 Frame camera has limitation of field of view (FOV) when using in photogrammetry. Panoramic camera solve the problem of limited FOV. Using panoramic images to do photogrammetry can increase efficiency of map-mapping. This study develop a panoramic camera system equipped with sport-camera GoPro Hero4. By using less cameras to assembly a panoramic camera system which is more convenient to carry, and using panoramic image acquired by this system to do photogrammetry and evaluate the precision of indoor positioning and outdoor positioning. When using panoramic images to do photogrammetry, we must calculate interior orientation and additional parameters of each camera in the system and calculate relative orientation among all cameras in advance. Next, collinearity equation of projection center of panoramic image, panoramic image point, and object point must be derived. Finally, calculate exterior orientation of panoramic images and unknown object coordinates by bundle adjustment.
In this study, two experiments using GoPro panoramic images for bundle adjustment are done, and both theirs are validated with check points. One acquire panoramic images indoors, taking distance approximates 10 meters, the result of RMSE values in three directions X=0.035m, Y=0.025m, Z=0.010m. The other acquire panoramic images outdoors, taking distance approximates 80 meters, the result of RMSE values in three directions E=0.199m, N=0.156m, H=0.081m. This result of this study shows GoPro panoramic images using in close-range photogrammetry can achieve low accuracy demand and medium accuracy demand.
論文目次 第 1 章 前言 1
1-1 研究背景與動機 1
1-2 研究目的 4
1-3 研究方法 5
1-4 論文架構 6
第 2 章 GoPro全景影像 7
2-1 GoPro HERO4相機及全景載台 7
2-2 相機載台系統率定 9
2-2-1相機內方位 9
2-2-2透鏡畸變 12
2-2-3相機相對方位 16
2-2-4率定場法與實驗率定場 17
2-2-5附加參數光束法平差 19
2-3 全景影像拼接 29
2-3-1坐標系統定義 29
2-3-2產製全景影像方法 31
第 3 章 全景影像攝影測量 38
3-1共線條件式之建立 38
3-2 全景影像平差模型 39
3-3 共線條件式改正 42
3-4 交會幾何分析 43
第 4 章 實驗成果與分析 46
4-1 室內計算成果 46
4-1-1 室內實驗場 46
4-1-2 控制點與檢核點資料取得 47
4-1-3 平差解算成果 50
4-1-4 成果分析 57
4-2 成功大學自強校區計算成果 59
4-2-1 室外實驗場 59
4-2-2 控制點與檢核點資料取得 60
4-2-3 平差解算成果 66
4-2-4 成果分析 78
4-3 PPIMS解算成果 79
4-3-1 PPIMS 79
4-3-2 解算成果 80
4-3-3 成果分析 84
第 5 章 結論與建議 86
參考文獻 88
參考文獻 Freedom360
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Ladybug5 technical reference
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