写真測量における移動オブジェクトと反射オブジェクトのマスキング
レビューされたマスクで信頼性の低い画像領域を除外し、十分な安定した特徴点による支持を維持し、どの再構成ステージが実際にマスクを使用しているかを検証します。
特定の信頼できない領域を特定する
移動する車両、水の反射、風による木の葉、明るい鏡面は、画像マッチングで使用される仮定に違反する可能性があります。マスクは、選択した画像領域を文書化された処理段階から除外できます。視覚的に不都合に見える地物をすべて網羅するのではなく、実際の障害とその場所を特定することから始めます。一部の困難な領域では、より大きな除外ではなく、追加の観察や別の測定方法が必要になる場合があります。
マスキングと証拠の削除を分離する
元の写真を変更せずに保存し、マスクを追跡可能なファイル名で個別に保存します。マスクされた領域は、選択された観測値が除外されたことを意味します。隠れた表面が正常に測定されたかどうかは証明されません。特にそのエリアに成果物に関連する資産が含まれている場合は、除外の理由を記録します。よりクリーンな再構築でも、明示的なコミュニケーションが必要なカバレッジが削減される可能性があります。
命名規則と向き規則を確認する
アプリケーションは、マスクのファイル名、寸法、極性、方向の処理、およびそれらを読み取るステージが異なります。選択したワークフローの現在のドキュメントを確認し、実際の処理環境内のオーバーレイを検査します。エディターでは正しく見える白黒画像でも、インポート後に反転、回転、または無視される場合があります。何百もの画像のマスクを作成する前に、認識可能な小さな領域をテストします。
有用な画像ネットワークのサポートを維持する
マスキングは誤った対応を削除できますが、画像グループを接続するために必要な安定した結合特徴も削除します。除外された領域の周囲の残りのネットワーク、特に繰り返しの屋根や均一な地面を検査します。不必要に広いマスクよりも、合理的な境界を選択してください。重要な接続が失われた場合は、より積極的なマスキングが常により信頼できる結果を生み出すと仮定するのではなく、観察ジオメトリを調査してください。
アライメントとカバレッジの両方に対するテストの影響
移動する交通の横にある反射屋根の仮説的な検査で、小さなベースラインの再構築と慎重にマスクされたトライアルを比較します。カメラの登録、トラックの分布、密なカバレッジ、影響を受ける表面の外観を確認します。どのステージが変化したかを確認します。フィーチャー マスクによって、その後のテクスチャ表示が自動的に防止されたり、結果として生じたギャップが信頼できるジオメトリで埋められるとは考えないでください。
処理決定としてマスクを提供する
マスク、そのソースとイメージの関係、除外理由、ソフトウェア規約、およびそれらの使用をサポートする比較を提供します。最終データセットのカバレッジ制限をマークし、内部トレーサビリティのためにマスクされていないベースラインを必要に応じて保持します。承認は、必要な安定した観察が残っている一方で、意図した領域が一貫して除外されたことを確立する必要があります。マスキングは、制御された証拠の選択ステップであり、ぼやけ、オーバーラップの欠落、または観察されていない表面の一般的な修復ではありません。
