Tvorba detailních digitálních 3D model na podklad fotografických snímk

Transkript

1 Tvorba detailních digitálních 3D model na podklad fotografických snímk Jindich Hoda Metody hromadného sbru dat nacházejí v posledních letech stále vtší uplatnní. Platí to také v oblasti mické dokumentace historických objekt a archeologických naleziš. Bžné konvenní metody jako geodetická mení, klasická fotogrammetrie (nap. prseková metoda, stereofotogrammetrie) a rzné zjednodušené postupy (omrné a konstrukní míry aj.) poskytují data výbrová. To znamená, že mi/dokumentátor sám vybírá, jaké hodnoty bude mit, kterou délku/bod/profil zamí. Takto vzniklá data obsahují jen to, o em mi rozhodl, že je dležité, nedochází k nadbytenosti získaných informací. Naopak asem mže být zejmé, že nkteré informace byly pominuty a zaznamenány nebyly. Pi hromadném sbru dat je v daném prostoru zaznamenáno rzným zpsobem v krátkém ase obrovské množství dat (miliony mených bod). Tato data pokrývají dokumentovaný prostor pravidelnou sítí bod (mrano bod). Parametry sít je možné pi poizování dat zvolit. Toto nevýbrové mení však v nkterých pípadech nedokáže spolehliv zaznamenat dležité informace nap. zachytit hrany (vlivem špatn zvoleného rozestupu bod sít). Data takto poízená vykazují silnou nadbytenost a tém vždy je poteba je vhodn interpretovat a požadované informace extrahovat. Výbrový a nevýbrový sbr dat dokumentuje obr. 1. celkem bžné. Píklad pozemního laserového skeneru a ukázka výstupu projektu je na obr. 2 a 3. Krom celé ady výhod má uvedená metoda (PLS) jednu základní nevýhodu a tou je cena. Poízení pístroj a softwaru pro zpracování dat je pomrn nákladné. Od toho se také odvíjí cena pi nasazení této technologie jako dokumentaní metody. Zajímavou alternativou k metod laserového skenování je získávání hromadných dat z obrazových záznam (tj. snímk, videí). Metody založené na optické korelaci, viz níže, jsou známy a využívány již dlouhou dobu (nap. ve stereofotogrammetrii). V posledním období se však objevilo mnoho nových systém (softwar), které umožují na základ sady snímk vytvoit detailní 3D model podobný svými parametry výstupm ze skener (mrano bod). Tyto systémy již nemají pímé vazby na stereofotogrammetrii a obecn se nazývají optické korelaní systémy. Podstatnou výhodou tchto metod jsou výrazn nižší náklady na poízení nutného vybavení (tj. kvalitní digitální fotoaparát + SW na zpracování snímk/model). O této technologii bude podrobn pojednáno v následujícím textu. Obr. 1: Výbrový a nevýbrový sbr dat (zhotovil J. Hoda Mezi metody hromadného sbru dat patí pozemní a letecké laserové skenování (PLS a LLS). Význam dat z LLS nap. pro archeologii je neoddiskutovatelný. V této souvislosti je možné zmínit, že na celém území R postupn vzniká digitální model reliéfu s deklarovanou výškovou pesností 0,3 m v zalesnném terénu (DMR 5G 1 ). PLS nachází uplatnní v mnoha oblastech. Také pi dokumentaních pracích v památkové péi je použití této metody již Obr. 2: Pozemní laserový skener (foto J. Hoda 2011). 1 Digitální model reliefu R 5. generace (DMR 5G) webové stránky UZK [online] [vid ]. Dostupné z: Obr. 3: Síový 3D model klenby (foto J. Hoda 2011). DJINY STAVEB

2 Obr. 4: Princip metody obrazové korelace (zhotovil J. Princip metody Metoda obrazové korelace umožuje automatizované vyhledávání sob odpovídajících bod (homologické body) na rzných snímcích téhož objektu/území. V principu jde o vyhledávání maxima korelaní funkce pro bod a jeho okolí na prvním snímku k vyhledávací oblasti na druhém/dalším snímku. Hodnota korelaní funkce je nazývána korelaním koeficientem a udává míru shody. Pro každý bod vyhledávací oblasti se tento koeficient vypote. Následn se z této ady vypotených údaj vybere bod s nejvyšší hodnotou. Tento bod je s uritou mírou pravdpodobnosti homologickým bodem. Princip obrazové korelace pibližuje obr. 4. Z principu metody plyne, že snímky by si mly být pokud možno podobné. Proto se u této metody vtšinou pracuje se sadami mnoha snímk tak, aby byla zcela zachycena zájmová ást objektu. Metoda selhává tam, kde nelze podobnost bod a jejich okolí spolehliv urit mže jít nap. o zákryty nebo velké homogenní plochy. Pro dosažení kvalitních výsledk je klíová hlavn kvalita vstupních snímk a dále pak správná volba parametr výpotu korelace. ím vtší vzorové okénko (viz obr.), tím lepší výsledky, tím však také vtší nároky na hardware a výpoty vbec (výpoty mohou trvat až nkolik hodin). Více informací o metod je možné získat nap. v autorov práci o pozemní forogrammetrii. 2 Sbr dat v terénu Sbr dat úzce souvisí s jejich dalším zpracováním. V prvé ad se poizuje sada snímk objektu. S ohledem 2 Hoda, J.: Pozemní fotogrammetrie. Ústí nad Labem na možnosti software pro zpracování snímk je možné uvést ti základní konfigurace snímk (viz obr. 5). První konfigurace spoívá v poízení stereodvojice snímk. Jen na jejím základ se korelace poítá. Pro pokrytí celého objektu je vtšinou nutné nasnímkovat stereodvojic více. Ke stereodvojicím se také vtšinou poizují ješt konvergentní boní snímky sloužící pro úely pípravy snímk pro zpracování (tzv. snímkové orientace). Tuto konfiguraci vyžaduje nap. software PhotoModeler Scanner 3 (obr. 6). Druhá konfigurace je sérií snímk poízených z jedné základny. Jde tedy o snímky, které mají rovnobžné osy zábru. Prostorová poloha bodu mže být urena z mení na mnoha snímcích, což pozitivn ovlivuje pesnost. asové nároky na výpoet jsou však vyšší. S touto konfigurací pracuje nap. experimentální software OKS, viz tab. 3. Tetí konfigurace je v souasné dob nejrozšíenjší. Je poízena série snímk s konvergentními osami zábru. Pro dosažení kvalitních výstup je nutné, aby úhel protnutí os zábru sousedních snímk byl relativn malý (cca 7 10, tj snímk kolem dokola v jedné výškové úrovni). V pípad poteby se poizují sady snímk z rzných výškových úrovní. Tuto konfiguraci pedpokládá nap. systém Autodesk 123D Catch 4 (obr. 14). Pro snímkování je možné využít v podstat jakýkoliv digitální fotoaparát. Kvalita obrazových dat má u této 3 PhotoModeler Scanner webové stránky software [online] [vid ]. Dostupné z: 4 Autodesk 123D Catch webové stránky software [online] [vid ]. Dostupné z: 2 DJINY STAVEB 2012

3 Obr. 5: Snímkování používané konfigurace snímk (zhotovil J. Tab. 1: Vstupní a výstupní data u metody obrazové korelace (zhotovil J. metody rozhodující vliv na kvalitu a kompletnost výstup. Je tedy vhodnjší využívat pro snímkování fotoaparáty kvalitnjší. V interiérech je vtšinou nutné použít umlé osvtlení (halogenové lampy nebo ateliérová svtla). O poizování kvalitních snímk pro fotogrammetrické úely pojednává více práce J. Rouba. 5 Pro urení správného mítka vytváeného modelu je u projekt s vyšší požadovanou pesností poteba na objektu geodeticky zamit vybrané dobe identifikovatelné body (tj. umle nebo pirozen signalizované vlícovací body). Tyto body by mly rovnomrn pokrývat celou zájmovou oblast. Minimální poet takovýchto bod jsou ti, ale je vhodné vždy zamit bod více. U menších objekt a pi nižších požadavcích na pesnost je možné geodetické zamení vlícovacích bod nahradit zmením nkolika délek mezi nimi. Rozbor dosahovaných pesností 5 Roub, J.: Kvalita digitálních snímk v kontextu pozemní fotogrammetrie. Diplomová práce FSv, VUT v Praze u této varianty zamení je uveden dále v textu kapitola Píklad projektu. K dosažení kvalitních výstup je ješt nezbytné znát parametry použitého fotoaparátu (tzv. prvky vnitní orientace). Každý snímek je ovlivnn geometrickým zkreslením objektivu (distorzí). O toto zkreslení se snímky ped vlastním zpracováním opravují. Parametry fotoaparátu se urují kalibrací, nejastji za použití rzných typ rovinných kalibraních polí. Možnosti odstranní distorze jsou zmínny v citovaném díle. 6 Tabulka 1 shrnuje vstupní a výstupní data pro situaci první konfigurace. Platí však obecn i pro ostatní pípady (až na poty snímk). 6 Hoda, J.: Technologie tvorby fotoplán a možnosti využití free software SIMphoto. In.: Djiny staveb Sborník píspvk z konference Djiny staveb Plze DJINY STAVEB

4 Zpracování dat Ješt ped tvorbou modelu je nutné pipravit,,metrické hodnoty, tj. vypoítat prostorové souadnice vlícovacích bod nebo pipravit mené délky mezi nimi, viz výše. Nezbytným krokem je také odstranní geometrického zkreslení snímk a pípadné upravení jejich obrazové kvality (nap. jas, kontrast apod.). U této metody platí ješt více než u ostatních fotogrammetrických metod, že na kvalit snímk stojí kvalita výstupu - modelu. I z mén kvalitních snímk se dá model vytvoit. Ovšem jeho detailnost bude menší a pracnost jeho vytvoení vtší (více šum v modelu apod.). Pro vytvoení detailního modelu obrazovou korelací je poteba mít vhodný software. V souasné dob existují softwary komerní i nekomerní. Obecnou výhodou komerních softwar je velká kontrola nad celým prbhem tvorby modelu. To však na druhé stran vyžaduje jistou nezbytnou znalost teorie a zkušenost s projekty tohoto typu. U nekomerních softwar jde vtšinou o ešení typu,,erná skíka, tj. uživatel jen data vloží a software sám je zpracuje a model vytvoí bez možnosti prbžných kontrol. I tento typ je za uritých podmínek pro dokumentaci využitelný. Více o testování tohoto ešení pojednává kapitola Píklad projektu. V našich podmínkách je pomrn rozšíen komerní software PhotoModeler Scanner. Jeho pracovní prostedí pibližuje obr. 6. Obr. 7: Vliv nastavených parametr korelace na výsledný model (foto P. Svobodová 2011). Obr. 8: SW Geomagic Studio odstranní šumu z modelu (foto L. Frydecký Obr. 6: PhotoModeler Scanner pracovní prostedí (foto J. Stžejní fází tvorby modelu je nalezení správných parametr pro obrazovou korelaci. Vtšinou nestaí nastavit,,standardní parametry k dosažení kvalitního výsledku, ale je potebné v první fázi parametry hledat metodou,,pokusomyl. Vliv nastavení parametr na výsledný model dobe dokumentuje obr. 7. Vytvoený,,hrubý model (mrano bod) je poteba dále upravit. Základní úpravy umožují vtšinou i softwary, v nichž byl model vytvoen. Jejich možnosti však bývají omezené. Proto se spíše využívají specializované softwary (nap. komerní Geomagic Studio, 7 nekomerní MeshLab 8 a obr. 10). Mezi asto používané funkce pro úpravy Obr. 9: SW Adobe Reader model ve formátu 3D PDF (foto J. 7 Geomagic Studio, 2012 webové stránky software [online] [vid ]. Dostupné z: 8 MeshLab 1.3.2, 2012 webové stránky software [online] [vid ]. Dostupné z: Obr. 10: SW MeshLab model ve formátu WRL (foto J. 4 DJINY STAVEB 2012

5 patí: zasíování mrana (tvorba síového modelu sít), odstranní šumu, vyhlazení modelu, zacelení dr, spojení model, ední dat, extrakce hran apod. Obr. 8 dokumentuje funkci odstranní šumu ze síového modelu. Softwary také umožují tvorbu rzných typ výstup, jako jsou: ezy definovanými rovinami, tisk do 3D PDF, exporty do ady formát apod. Na obr. 9 a 10 jsou ukázky nkterých z používaných podob výstup. Zpracování dat probíhá dosti podobn jako zpracování dat pozemního laserového skenování. S ohledem na rznou kvalitu vstupních snímk je však možné konstatovat, že je celkov náronjší (as + úsilí). Kvalita výstup Oproti datm z PLS obsahují výstupy z korelace obecn více šum. To je dáno povahou vstupních dat. Pi zpracování model vzniklých ze snímk je vždy poteba najít správnou rovnováhu mezi odstranním/vyhlazením šum a zárove zachováním potebné míry detailnosti, viz obr. 8. Detailnost model výrazn ovlivuje rozlišení snímk. Pro kvalitnjší výstupy je nutné snímkovat z vtší blízkosti nebo použít vhodný objektiv. Obr. 11 ukazuje, jak vypadá model štukové výzdoby ásti klenby poízený ze vzdálenosti 6 m (tj. ze zem) a ze 2 m (tj. z blízké niky). Pro Obr. 11: Rozdíl detailnosti model ze snímk z rzných vzdáleností (foto L. Brejníková 2010). Obr. 12: Vliv stín na snímku na kvalitu modelu (foto J. Dolista 2010). Obr. 13: Vizualizace modelu bez textury a s texturou (foto L. Brejníková 2010). Tab. 2: Základní vlivy na pesnost výsledného modelu (zhotovil J. ob snímkování byla použita profesionální digitální zrcadlovka a umlé osvtlení. Kvalitu model asto poznamenají také jevy jako ostré stíny, zákryty rzných ástí objekt, velké homogenní plochy aj. Psobení stín na výsledný model je ukázáno na obr. 12. Je patrné, že hrany stín vytváení na modelu další hrany, jež však v reálu na objektu nejsou. Zákryty zpsobují lokální deformace modelu a díry v nm. Velké homogenní plochy mají taktéž za následek rzn rozsáhlé deformace modelu, viz obr. 18. Uvedeným vlivm se dá do urité míry zabránit vhodnou volbou osvtlení v okamžiku expozice (stíny), použitím rzných výškových úrovní snímkování (zákryty) a pokrytí homogenních ploch umlými znakami (nalepenými, namalovanými, promítnutými aj.). Vypovídající schopnost výstup do znané míry ovlivuje také to, zda je model pouze v jedné barv nebo je použita textura z originálních snímk. Pi jejím použití je ovšem poteba být velmi obezetný v posouzení toho, co opravdu model zachycuje (úrove detailu) a co je obsaženo jen na textue (tj. v obrázku). Ukázka ásti modelu bez textury a s texturou je na obr. 13. Otázky geometrické kvality výstup do znané míry závisí na použité technologii. Pi klasickém postupu se zamením vlícovacích bod a použitím komerního software je možné v prbhu celého procesu poízení a zpracování dat pesnost ovovat a ovlivovat. U takového výstupu je pak možné geometrickou pesnost výstupu celkem spolehliv garantovat. V pípad zjednodušených postup (tj. mené délky + nekomerní ešení) je situace jiná a pro získání informace o dosažené pesnosti je nutné provést její ovení vtšinou na konci procesu zpracování. Ovení se vtšinou provádí porovnáním dat získaných z modelu (délky, souadnice) s daty namenými pímo na objektu. O této problematice je pojednáno v další ásti textu. Tabulka 2 shrnuje základní vlivy na pesnost výsledného modelu. DJINY STAVEB

6 Tab. 3: Optické korelaní systémy pehled (zhotovil J. Optické korelaní systémy Poet softwar, které pracují na principu optické korelace, se stále zvyšuje. Jako samostatné nástroje pro tvorbu detailních 3D model se zaaly objevovat cca pes 10 lety (komerní softwary). Jednotlivé softwary se liší mj. tím, s kolika snímky a v jaké konfiguraci mohou pracovat, jaké dávají uživateli možnosti nastavení, kontrol a dalších úprav dat. Mimo komerní softwary se v poslední dob zaínají celkem hojn objevovat i ešení nekomerní. Tato ešení mají vtšinou charakter webové služby. Uživatel si z webu výrobce stáhne voln šiitelnou aplikaci a pomocí jí zašle snímky ke zpracování na vzdálený server. Server poté zašle zpt vytvoený model a ten je možné v rámci aplikace dále upravovat. V nkterých pípadech probíhá vše jen prostednictvím webového rozhraní bez nutnosti stahovat/instalovat aplikaci. Krom snímk používají také nkteré systémy pro tvorbu 3D model i videa objekt. Vzhledem k rozlišení tohoto typu dat je však kvalita takto vytvoených model zatím nízká. Jednou z velmi zdailých aplikací (s nutnou instalací) je nap. projekt Autodesk 123D Catch, viz obr. 14. Firma Autodesk, jejímž stžejním produktem je CAD systém AutoCAD a jeho nadstavby, vytvoila soubor jednoduchých voln šiitelných aplikací, mezi nž 123D Catch patí. Základní výhodou vytvoeného nástroje je jeho pomrn slušná funkcionalita. Modelu je možné v aplikaci piadit správné mítko a orientaci, je možné jej vyhodnocovat (snímat body, hrany) a výstupy je možné exportovat do standardních formát (dwg, obj aj.). Mže být tedy vhodným nástrojem pro jednoduché dokumentaní práce. Tabulka 3 shrnuje nkteré v souasnosti dostupné systémy. Šedou barvou jsou oznaeny nekomerní systémy a parametr www udává, že jde o ešení pomocí webového rozhraní. Kvalita výstup u nekomerních systém je zatím dosti rznorodá. Z testování provádných autorem v poslední dob vyplývá, že pro dokumentaní úely je za uritých podmínek použitelný zatím jen 123D Catch, viz dále. Piklad projektu Ovením geometrické kvality modelu vzniklého prostednictvím nekomerního systému 123D Catch se zabývala bakaláská práce Ondeje Boháe. 9 Za tím úelem byl vybrán testovací objekt o rozmrech cca 5 x 5 x 5 m, viz obr. 15. Pedpokládá se totiž, že zjednodušené postupy pomocí podobných nástroj budou dobe použitelné jen u dokumentací malého rozsahu. Na objektu bylo rozmístno 53 terík a mezi dvma z nich byla pásmem zmena jedna délka pro urení rozmru modelu. Byla poízena sada 59 snímk v jedné výškové Obr. 14: Autodesk 123D Catch pracovní prostedí (foto J. 9 Bohá, O.: 123D Catch testování nástroje pro tvorbu detailních 3D model. Bakaláská práce FSv, VUT v Praze, DJINY STAVEB 2012

7 Obr. 17: Varianty výpotu modelu (foto O. Bohá Obr. 15: Testovací objekt exteriér kaple (zhotovil J. Hoda Obr. 18: Deformace modelu (foto O. Bohá Obr. 16: Zamení bod mikrosí (kresba O. Bohá úrovni kolem dokola objektu (kamerou Canon EOS 450D). Všechny teríky byly velmi pesn geodeticky zameny ze 4 stanovisek kolem objektu, viz obr. 16. Sada snímk byla zpracována v systému 123D Catch do podoby modelu. Mítko bylo modelu dodáno prostednictvím jedné mené délky. Na modelu byly poté oznaeny všechny teríky a byly tak získány jejich 3D souadnice v modelovém systému. Modely byly takto vytvoeny dva, za úelem testování, zda má vliv na pesnost uzavenost sady snímk, viz obr. 17 (varianty A, B). Model vypotený z varianty B vykazoval v zadní ásti znané deformace vlivem velkých homogenních ploch a malého pekrytu snímk, viz obr. 18. Modelové souadnice terík byly použitím vhodné geometrické transformace pevedeny do souadnicového systému geodetických mení. Posledním krokem bylo porovnání souadnic terík pímo mených a urených z modelu. Z porovnání vyplynulo, že není rozdíl mezi geometrickou pesností modelu vypoteného variantou A a variantou B. Pi porovnání bylo uvažováno 48 bod. Vyloueny byly body v zadní ásti modelu, která byla deformována. Rozdíly souadnic mení model byly u obou variant takka shodné a pohybovaly se v rozmezí 2 33 mm. Nejvtších odchylek dosahovaly body v zadní ásti a naopak nejlepších výsledk bylo dosaženo v ásti pední, viz obr. 15. Projekt prokázal, že pi použití bžného vybavení pro sbr dat a pi zpracování ve voln šiitelném systému lze za uritých podmínek dosáhnout u projekt dokumentace drobných objekt pomrn vysoké geometrické pesnosti. Základem úspchu je v takovýchto projektech poízení dostaten velké sady kvalitních snímk. Potvrzení tchto zjištní bude vyžadovat další testování. Závrem je nutné ješt jednou zdraznit, že rozmr modelu byl odvozen od jedné délky, zkreslení snímk nebylo uvažováno, a pesto bylo dosaženo pesnosti do 3 cm na umle oznaených bodech. Závrem Hromadný sbr dat se postupn prosazuje v rzných dokumentaních innostech, památkovou péi nevyjímaje. Vedle již dobe zavedené metody pozemního laserového skenování se v poslední dob bouliv rozvíjí metody umožující získat,,hustá data z obrazových záznam. Mezi tyto metody se adí systémy pracující na principu optické korelace. Krom celé ady komerních systém existují i systémy nekomerní. Nkteré z nich, jak naznauje výše uvedený text, mají charakter technický, tzn. nejsou jen pouhou hrakou, ale mohou se pi poueném využívání stát dobrým nástrojem pro dokumentaci drobných objekt. Mimo profesionál geodet-fotogrammetr tak mají i,,amatéi možnost využít nejmodernjší digitální technologie v dokumentaní praxi. Zbývá jen malikost najít pro tyto nové technologie vhodné uplatnní tam kde pomohou, tam kde má jejich nasazení smysl. Vím, že tento lánek k tomuto hledání/nalézání pispje alespo drobným dílem. DJINY STAVEB

8 Creation of detailed digital 3D models on base of photographic images Jindich Hoda Methods for mass data acquisition are gradually promoted in various documentary activities also in the area of Cultural Heritage preservation. Methods to obtain dense data from the image/video recordings have been recently developed excepting to the established methods of terrestrial laser scanning. These methods involve systems operating on the principle of optical correlation. Non-commercial systems exist beside many commercial systems. Some of them, as is indicated in this text are of technical nature, it means that they are not a mere toy, but with educated/understanding use they can to become a good tool for documenting of small objects. In addition to professionals surveyors-photogrammetrist have also amateurs opportunity to use the latest digital technology in their documentary practice. There's only a small thing - to find convenient use for these new technologies.. where they help.. where is their using meaningful. I hope this article will contribute on this search /discovery at least small part. PICTURES Fig. 1: selective and non-selective data acquisition (created by J. Fig. 2: terrestrial laser scanner (photo J. Hoda 2011). Fig. 3: mesh-3d model of vault (photo J. Hoda 2011). Fig. 4: image correlation principle (created by J. Hoda, Fig. 5: image data collection basic configurations (created by J. Fig. 6: PhotoModeler Scanner view of software (photo J. Hoda Fig. 7: influence of correlation setting on final model (photo P. Svobodová 2011). Fig. 8: SW Geomagic Studio removing of noise from model (photo L. Frydecký Fig. 9: SW Adobe Reader model in 3D PDF data format (photo J. Fig. 10: SW MeshLab model in WRL data format (photo J. Fig. 11: difference of punctuality of models acquired from images with different distance of recording (photo L. Brejníková 2010). Fig. 12: influence of shadows on model quality (photo J. Dolista 2010). Fig. 13: visualization of model without and with texture (photo L. Brejníková 2010). Fig. 14: Autodesk 123D Catch view of software (photo J. Hoda Fig. 15: test object exterior of chapel (created by J. Hoda 2012) Fig. 16: surveying of points micro-net (drawing O. Bohá Fig. 17: variants of calculation of model (photo O. Bohá Fig. 18: deformation of model (photo O. Bohá Tab. 1: method of image correlation input and output data (created by J. Tab. 2: basic influences on precision of final model (created by J. Tab. 3: optical correlation systems review (created by J. Hoda (translation Jindich Hoda) 8 DJINY STAVEB 2012