Calibration and stability analysis of medium-format digital cameras
Notice bibliographique
Résumé
Recent developments in digital cameras in terms of an increase in size of the charged coupled device and the complementary metal oxide semiconductor arrays, as well as a reduction in costs, are leading to their use for traditional and new photogrammetric, surveying, and mapping functions. Such usage should be preceded by careful calibration of the implemented cameras in order to determine their interior orientation parameters. In addition, the wide diversity of expected users mandates the development of a convenient calibration procedure that does not require professional photogrammetrists and/or surveyors. This paper introduces a methodology for calibrating medium-format digital cameras using a test field consisting of straight lines and a few signalized point targets. A framework for the automatic extraction of the linear features and the point targets from the images, and for their incorporation into the calibration procedure, is presented and tested. In addition, the research introduces an approach for testing the camera stability, in which the degree of similarity between the bundles reconstructed from two sets of interior orientation parameters is quantitatively evaluated. Experimental results with real data proved the feasibility of the line-based self-calibration approach. In addition, the analysis of the internal characteristics of the utilized camera estimated from various calibration sessions revealed the camera's stability over a long period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».