Параметры, использующиеся в блочном уравнивании, задаются в диалоговом окне Уравнивание. Опции уравнивания определяются в соответствии с типом рабочей области, заданной при настройке проекта орто картографирования. Например, для аэрофотоснимков выполняется триангуляция фрейма.
Настройки блочного уравнивания для цифровых аэрофотоизображений описаны ниже. Эти параметры используются при вычислении связующих точек и наземных опорных точек (GCP) также при вычислении блочного уравнивания.
Для получения информации о параметрах настройки для дронов или для отсканированных изображений см. разделы Опции уравнивания для орто-картографирования изображений, полученных дронами и Опции уравнивания для орто-картографирования отсканированных изображений, соответственно.
Выполнить калибровку камеры
Автоматическая калибровка камеры вычисляет и улучшает геометрические параметры камеры, включая внутреннюю ориентацию и искажение объектива, при определении ориентации изображения и наземных координат изображения. Если камера не была откалибрована, выберите этот параметр, чтобы улучшить общее качество и точность настройки блока уравнивания.
Вы можете откалибровать камеру во время блочного уравнивания, чтобы улучшить точность параметров камеры, однако большинство цифровых камер высокого качества уже были откалиброваны, и в этом случае не нужно поставить отметку Выполнить калибровку камеры. Это значение по умолчанию.
Примечание:
Для получения наилучшего блочного уравнивания и конечного продукта рекомендуется увеличить продольное и поперечное перекрытия.Пороговое значение ошибочной точки
Связующие точки с невязкой, превышающей значение Пороговое значение ошибочной точки, не будут использоваться при вычислении уравнивания. Единицами измерения невязки являются пикселы.
Точность местоположения изображения
Точность местоположения, присущая вашему изображению, зависит от геометрии оптики вашего сенсора, типа сенсора и уровня обработки. Точность местоположения чаще всего описывается, как часть доставляемого изображения. Выберите ключевое слово, которое лучше всего будет описывать точность снимков.
Значения состоят из трех уровней, которые используются в алгоритме вычисления связующих точек для определения числа использующихся соседних изображений. Например, если точность Высокая, алгоритмом будет использоваться меньшее количество соседей для определения совпадающих объектов на перекрывающихся изображениях.
| Уровень | Описание |
|---|---|
Низкий | Изображения характеризуются низкой точностью местоположений и большими ошибками в ориентации сенсора (поворот более 5 градусов). Для расчета сопоставления точек будет использоваться алгоритм преобразования объекта с неизменным масштабом (SIFT). |
Средний | Изображения характеризуются средней точностью местоположений и небольшими ошибками в ориентации сенсора (поворот менее 5 градусов). Для расчета сопоставления точек используется алгоритм Harris. Это значение по умолчанию. |
Высокий | Изображения характеризуются высокой точностью местоположений и небольшими ошибками в ориентации сенсора. Этот вариант подходит для спутниковых изображений и аэрофотоснимков, для которых есть параметры внешней ориентации. Для расчета сопоставления точек используется алгоритм Harris. |
Сходство связующих точек
Выберите уровень замыкания для сопоставления связующих точек между парами изображений.
| Уровень | Описание |
|---|---|
Низкий | Допуск сходства для сопоставления пар изображений будет низким. Эта опция создает пары по наибольшему сходству, но некоторые совпадения могут иметь более высокий уровень ошибки. |
Средний | Допуск сходства для совпадения пар будет средним. Это значение по умолчанию. |
Высокий | Допуск сходства для сопоставления пар будет высоким. Эта опция создает минимальное число совпадающих пар, но каждая совпавшая пара будет иметь низкий уровень ошибки. |
Плотность связующих точек
Выберите количество связующих точек, вычисляемых между парами изображений.
| Уровень | Описание |
|---|---|
Низкий | Будет создано минимально возможное число связующих точек. |
Средний | Будет создано среднее число связующих точек. Это значение по умолчанию. |
Высокий | Будет создано большое число связующих точек. |
Распределение связующих точек
Определяет, будет ли у выходных точек нормальное или случайное распределение.
- Случайное – точки создаются случайным образом. Случайно расположенные точки лучше подходят для перекрывающихся областей с неправильными формами. Это значение по умолчанию.
- Нормальное – точки создаются на основе фиксированного образца.
Полигональные объекты маски
Класс полигональных объектов, используемый для исключения областей, которые вы не хотите использовать при расчете связующих точек.
В таблице атрибутов класса объектов поле mask управляет включением или исключением областей при вычислении связующих точек. Значение 1 показывает, что области, ограниченные полигонами (внутри), будут исключены из вычисления. Значение 2 показывает, что области, ограниченные полигонами (внутри), будут использоваться в вычислениях, а все области вне полигонов будут исключены.