EXPERIMENTS ON CALIBRATING TILT-SHIFT LENSES FOR CLOSE-RANGE PHOTOGRAMMETRY
Notice bibliographique
Résumé
One of the strongest limiting factors in close range photogrammetry (CRP) is the depth of field (DOF), especially at very small object distance. When using standard digital cameras and lens, for a specific camera – lens combination, the only way to control the extent of the zone of sharp focus in object space is to reduce the aperture of the lens. However, this strategy is often not sufficient; moreover, in many cases it is not fully advisable. In fact, when the aperture is closed down, images lose sharpness because of diffraction. Furthermore, the exposure time must be lowered (susceptibility to vibrations) and the ISO increased (electronic noise may increase). In order to adapt the shape of the DOF to the subject of interest, the Scheimpflug rule is to be applied, requiring that the optical axis must be no longer perpendicular to the image plane. Nowadays, specific lenses exist that allow inclining the optical axis to modify the DOF: they are called tilt-shift lenses. In this paper, an investigation on the applicability of the classic photogrammetric model (pinhole camera coupled with Brown’s distortion model) to these lenses is presented. Tests were carried out in an environmentally controlled metrology laboratory at the National Research Council (NRC) Canada and the results are hereafter described in detail.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».