JPH01191013A - Automatic generation system for altitude data from stereoscopic image - Google Patents

Automatic generation system for altitude data from stereoscopic image

Info

Publication number
JPH01191013A
JPH01191013A JP63014415A JP1441588A JPH01191013A JP H01191013 A JPH01191013 A JP H01191013A JP 63014415 A JP63014415 A JP 63014415A JP 1441588 A JP1441588 A JP 1441588A JP H01191013 A JPH01191013 A JP H01191013A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
elevation
scale
stereo
point
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP63014415A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Nobuhiro Nakayama
中山 伸弘
Masakazu Matsuo
松尾 雅一
Katsuyasu Kato
勝康 加藤
Yoshiteru Imada
今田 義照
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Hitachi Information and Control Systems Inc
Original Assignee
Hitachi Ltd
Hitachi Control Systems Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd, Hitachi Control Systems Inc filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP63014415A priority Critical patent/JPH01191013A/en
Publication of JPH01191013A publication Critical patent/JPH01191013A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Abstract

PURPOSE:To generate altitude data with high accuracy by correcting differences in sale and light-shade level between two stereoscopic images. CONSTITUTION:The two stereoscopic images are contained in a file 101 and read in a computer 3. The computer 3 has a scale correcting means 4, a light- shade level correcting means 5, a matching means 6, and an altitude calculating means 7 and writes the altitude data in a file 1-2 through a memory 2. The altitude data which is obtained as mentioned above is displayed in three dimensions by an image display device 8. The means 4 and 5 operate so as to correct the difference in scale and light-shade level between stereoscopic images which are photographed in different directions. Consequently, the matching means easily retrieves a corresponding point, so the probability of misrecognition is reduced.

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明はステレオ画像を利用した標高測定に係り、特に
高々度から同一の場所を異なる方向または異なった日に
見た画像から高精度に標高データを得るのに好適な画像
処理方式に関する。
[Detailed Description of the Invention] [Field of Industrial Application] The present invention relates to elevation measurement using stereo images, and in particular to highly accurate elevation data obtained from images of the same place viewed from a high altitude in different directions or on different days. The present invention relates to an image processing method suitable for obtaining .

〔従来の技術〕[Conventional technology]

従来の方式は、特開昭62−134773号のように高
々度から同一の場所を異なる方向から見た2枚の画像か
ら、同じ大きさまたは異なる大きさの小領域を取出し、
2枚の小領域画像の間の相関係数が最大になる点をもっ
て対応点であると認識しその対応の幾何学的な位置関係
により標高を計算して。
The conventional method extracts small areas of the same size or different sizes from two images of the same place viewed from different directions from a high altitude, as in Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-134773.
The point where the correlation coefficient between two small area images is maximum is recognized as a corresponding point, and the elevation is calculated based on the geometric positional relationship of the correspondence.

いた。there was.

〔発明が解決しようとする課題〕[Problem to be solved by the invention]

上記従来技術は、画像の濃淡あるいは色の情報のみから
ステレオ対応点の自動探索を行うので、異なる方向から
見ることによる画像の縮尺の相違または2枚のステレオ
画像の観測日の相違による濃淡レベルの相違により相関
係数が小さくなる点について配慮がされておらず、対応
点の誤認識が生じるという問題があった。
The above-mentioned conventional technology automatically searches for stereo corresponding points based only on image shading or color information, so the shading level may vary due to differences in the scale of the images when viewed from different directions or differences in the observation dates of the two stereo images. No consideration was given to the fact that the correlation coefficient decreases due to differences, and there was a problem in that erroneous recognition of corresponding points occurred.

本発明の日時は、上記問題を解消したステレオ画像から
の自動標高データ作成方式を提供することにある。
The purpose of the present invention is to provide an automatic elevation data creation method from stereo images that solves the above problems.

〔課題を解決するための手段〕[Means to solve the problem]

上記目的は、2枚のステレオ画像間の画像の縮尺の相違
を補正する縮尺補正手段、前記2枚のステレオ画像の画
素の濃淡レベルの違いを補正する濃淡レベル補正手段、
前記一方のステレオ画像上の標高を求める点に対応した
もう一方のステレオ画像上の位置を求めるマツチング手
段および前記2枚のステレオ画像上の対応点の位置関係
より標高を求める標高算出手段を設けることにより、達
成される。
The above object includes a scale correction means for correcting a difference in image scale between two stereo images, a gray level correction means for correcting a difference in gray level of pixels of the two stereo images,
A matching means for determining a position on the other stereo image that corresponds to a point for which the altitude is to be determined on the one stereo image, and an elevation calculating means for determining the altitude from the positional relationship between the corresponding points on the two stereo images are provided. This is achieved by

〔作用〕[Effect]

縦尺補正手段および濃淡レベル補正手段は異なった日、
異なった方向から撮影したステレオ画像の縮尺および濃
淡レベルの相違を補正するように動作する。それによっ
て、マツチング手段では対応点の探索が容易になるので
、ステレオ画像の対応点の自動探索において誤認識の確
率が低くなる。
The vertical scale correction means and the gray level correction means were used on different days,
It operates to correct differences in scale and gray level of stereo images taken from different directions. This makes it easier for the matching means to search for corresponding points, thereby reducing the probability of misrecognition in the automatic search for corresponding points in stereo images.

したがって、標高算出手段はこの対応点からの標高デー
タを高精度で求めることが可能となる。
Therefore, the elevation calculation means can obtain elevation data from these corresponding points with high accuracy.

すなわち、この発明によれば精度の高い標高データを自
動的に作成することができる。
That is, according to the present invention, highly accurate elevation data can be automatically created.

〔実施例〕〔Example〕

以下、本発明の一実施例を図を用いて説明する。 An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.

第1図は本発明の一実施例の全体構成図である。FIG. 1 is an overall configuration diagram of an embodiment of the present invention.

2枚のステレオ画像はファイル1−1にあらかじめ格納
されており、計算機3に読込まれる。計算機3は、縮尺
補正手段4.濃淡レベル補正手段5、マツチング手段6
および標高算出手段7を有しており、メモリ2を介しな
がらファイル1−2へ標高データを書込む。このように
して得た標高データは画像表示装置8に立体表示させる
ことも可能である。
The two stereo images are stored in advance in file 1-1 and read into computer 3. The calculator 3 includes a scale correction means 4. Shade level correction means 5, matching means 6
and an altitude calculating means 7, which writes altitude data to the file 1-2 via the memory 2. The altitude data obtained in this way can also be displayed three-dimensionally on the image display device 8.

第2図はファイル1−1に格納されている2枚のステレ
オ画像21.22を示す図である。標高データを自動作
成するにあたってはまず一方のステレオ画像21上に標
高データを作成する測定点23.24,25.26等を
決めておく。決める際の判断基準としては、約50万分
の1の地形図(等高線間隔50m)を作成する為に必要
とする1画素の寸法が約30mであるので例えばステレ
オ画像21.22の1画素の寸法が10mであれば多く
とも3画素間隔で測定点23,24゜25.26等を選
ぶ必要がある。このようにして、例えばステレオ画像2
1上に測定点23を定めたならば、この測定点23を中
心としたMXMのサイズのウィンドWを考える。またス
テレオ画像22上にLXLのサイズ(LはMより大)の
探索領域Sを設定しておくものとする。
FIG. 2 is a diagram showing two stereo images 21 and 22 stored in file 1-1. To automatically create elevation data, first, measurement points 23, 24, 25, 26, etc., at which elevation data will be created, are determined on one stereo image 21. The criteria for deciding is that the size of one pixel required to create a topographic map of approximately 1:500,000 (contour interval 50m) is approximately 30m, so for example, the size of one pixel of a stereo image 21.22. If the distance is 10 m, it is necessary to select measuring points 23, 24°, 25.26, etc. at intervals of at most 3 pixels. In this way, for example, stereo image 2
Once a measurement point 23 is determined on 1, consider a window W of the size of MXM centered on this measurement point 23. It is also assumed that a search area S of size LXL (L is larger than M) is set on the stereo image 22.

第3図は本実施例の動作説明図である。まず、前記ウィ
ンドWの画像および探索領域Sの画像をファイル1−1
から計算機3のメモリ2へ転送しておく(31)。この
ようにして1つの測定点についてはファイル1−1との
アクセスの代りにメモリ2とのアクセスをすることによ
り処理時間の短縮を計ることができる。次にメモリ2内
のウィンドWの画像は縮尺補正手段4により縮尺の補正
を行う(32)。さらにウィンドWの画像は濃淡レーベ
ル補正手段5によりウィンドWの画像の濃淡レベルの補
正を行う(33)。そして、これら2つの補正を施した
ウィンドWの画像と探索領域Sの画像はマツチング手段
6によりステレオ画像21の測定点23に対応したステ
レオ画像22上の点27を求める(34)。さらに測定
点23のステレオ画像上の位置と対応点27のステレオ
画像上の位置および撮影条件、例えば衛星から撮影され
たステレオ画像であれば衛星の位置、速度。
FIG. 3 is an explanatory diagram of the operation of this embodiment. First, the image of the window W and the image of the search area S are stored in a file 1-1.
The data is transferred from the memory 2 of the computer 3 to the memory 2 of the computer 3 (31). In this way, for one measurement point, the processing time can be shortened by accessing the memory 2 instead of accessing the file 1-1. Next, the scale of the image of the window W in the memory 2 is corrected by the scale correction means 4 (32). Furthermore, the shading level of the image of the window W is corrected by the shading label correction means 5 (33). Then, the image of the window W subjected to these two corrections and the image of the search area S are used by the matching means 6 to find a point 27 on the stereo image 22 corresponding to the measurement point 23 of the stereo image 21 (34). Furthermore, the position of the measurement point 23 on the stereo image, the position of the corresponding point 27 on the stereo image, and photographing conditions, for example, if the stereo image was photographed from a satellite, the position and speed of the satellite.

姿勢、センサの情報をもとに標高算出手段7により測定
点23の標高りが求められ測定点23の地理的な位置(
例えば緯度φおよび経度λ)の情報とともに標高データ
としてファイル1−2へ書込む(35)。最後に、第2
図で定義した測定点23.24,25.26等金石につ
いて標高データが得られたかをチエツクし、まだ未処理
の測定点があれば以上の処理を繰返す(36)。このよ
うにしてファイル1−2へ自動的に標高データが作成さ
れ、前述したように画像表示装置8に立体表示させたり
、標高の等しい測定点を結ぶことにより等高線の地図を
作成したり、あるいはファシル1−2の数値データその
ものを他の媒体(磁気テープ、光デイスク装置)に移し
てデータベースとして利用することが可能となる。
Based on the posture and sensor information, the altitude calculation means 7 calculates the altitude of the measurement point 23 and determines the geographical position of the measurement point 23 (
For example, the altitude data is written to the file 1-2 together with information on latitude φ and longitude λ (35). Finally, the second
It is checked whether elevation data has been obtained for measurement points 23, 24, 25, 26, etc. defined in the figure, and if there are any measurement points that have not yet been processed, the above process is repeated (36). In this way, elevation data is automatically created in file 1-2, and as mentioned above, it can be displayed in 3D on the image display device 8, or a contour map can be created by connecting measurement points of equal elevation, or It becomes possible to transfer the numerical data of Facil 1-2 to another medium (magnetic tape, optical disk device) and use it as a database.

次に、縮尺補正手段32について、第4図および第5図
を用いて説明する。第4図は縮尺補正手段32のフロー
チャート、第5図は縮尺補正手段32の概念図である。
Next, the scale correction means 32 will be explained using FIGS. 4 and 5. FIG. 4 is a flowchart of the scale correction means 32, and FIG. 5 is a conceptual diagram of the scale correction means 32.

ウィンドWと探索領域Sの1画素の大きさは画像の横方
向のみ異なっているので横方向のみ補正する。まずウィ
ンドWと探索領域Sの画像の1画素の地上対応距離を計
算(41)し、縮尺率 (ウィンドの1画素の地上対応距離) を求める(42)。ステレオ画像21.22を撮影した
ときの視線角度および飛行物体の高度をそれぞれθ1.
θ2;H1,H2とするとαはHs CO52θ2 H2CO5”θ工        ・・・(1)式で計
算できる。次にこのαをもとにウィンドWの画像の横方
向のりサンプリングを行う(43)。
Since the pixel size of the window W and the search area S differ only in the horizontal direction of the image, only the horizontal direction is corrected. First, the distance corresponding to the ground of one pixel of the image of the window W and the search area S is calculated (41), and the scale ratio (the distance corresponding to the ground of one pixel of the window) is determined (42). The line-of-sight angle and the altitude of the flying object when the stereo images 21 and 22 were taken are respectively set to θ1.
If θ2; H1, H2, then α can be calculated using the equation (1): Hs CO52θ2 H2CO5”θworking.Next, based on this α, horizontal direction sampling of the image of the window W is performed (43).

リサンプリングは例えば、 のたたき込み演算で行えばよい。ここで、I (i)は
りサンプリング前の位置主の濃淡レベル51、Io’(
k)はりサンプリング後の位置にの濃淡レベル53.[
αklはαkを越えない最大の整数5W(k−i)は適
当な重み関数で例えばキュービックコンボリューション
法によるリサンプリングならば a=−1 とすればよい。
For example, resampling can be performed using the convolution operation. Here, I (i) the density level 51 of the position owner before beam sampling, Io'(
k) Shading level 53 at the position after beam sampling. [
αkl is the largest integer not exceeding αk. 5W(ki) is an appropriate weighting function, and for example, in the case of resampling by the cubic convolution method, a=-1 may be used.

次に、濃淡レベル補正手段33について第6図および第
7図をもとに説明する。第6図は濃淡レベル補正手段3
3のフローチャート、第7図は濃淡レベル補正手段33
の概念図である。まず前記縮尺補正手段32により画素
の縮尺の補正を行った後のウィンドWの画像および探索
領域Sの画像のヒストグラム72.71を計算(61)
する。
Next, the gray level correction means 33 will be explained based on FIGS. 6 and 7. Figure 6 shows the shading level correction means 3.
3, the flowchart in FIG. 7 shows the gray level correction means 33.
It is a conceptual diagram. First, calculate the histogram 72.71 of the image of the window W and the image of the search area S after the pixel scale has been corrected by the scale correction means 32 (61).
do.

そしてこの2つのヒストグラムの平均と分散を計算しそ
れをμm、μS;σw2.σszとする。濃淡レベル補
正後のウィンドSのヒストグラムの平均と分散が、探索
領域Sのヒストグラムの平均と分散に等しくなるように
ウィンドWの画像の濃淡レベルを補正する(63)。そ
れには、濃淡レベル補正前の濃淡レベルを工、、濃淡レ
ベル補正後の濃淡レベルを■、/  とすれば、 I’、=−(r、−μW)+μs    −(4)式に
より補正すればよい。
Then calculate the mean and variance of these two histograms and calculate them as μm, μS; σw2. Let it be σsz. The gray level of the image of the window W is corrected so that the average and variance of the histogram of the window S after the gray level correction are equal to the average and variance of the histogram of the search area S (63). To do this, if the density level before density level correction is calculated, and the density level after density level correction is good.

第8図はマツチング手段34のフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart of the matching means 34.

ここでは、まず濃淡レベルの差の絶対値の総和を最小に
する5SDA法にて粗い対応点を求めておいて(81)
、次にこの粗い対応点の近傍で相関係数を最大にする方
法により精密な対応点の計算を行う(82)方法とする
。これにより、5SDAは計算量は少ないが精度が悪い
、一方相関法は精度は良いが計算が冗長であるという画
像処理において知ら、れでいる特徴を前述のように組合
せて使うことにより、高速にしかも高精度にマツチング
を行うことを可能にする。
Here, we first find coarse corresponding points using the 5SDA method that minimizes the sum of the absolute values of differences in gray levels (81).
Then, a method (82) is used in which precise corresponding points are calculated by maximizing the correlation coefficient in the vicinity of the rough corresponding points. As a result, 5SDA has a small amount of calculations but low accuracy, while the correlation method has good accuracy but requires redundant calculations.By combining these characteristics as described above, high speed can be achieved. Furthermore, it is possible to perform matching with high precision.

第9図は標高算出手段の原理説明図である。前記マツチ
ング手段34によりステレオ画像21の測定点23に対
応したステレオ画像22上の点27が求まり、画像には
地表面97における標高りの点93に対応した濃淡レベ
ルが測定点23およびその対応点27の濃淡レベルとな
っている。
FIG. 9 is a diagram explaining the principle of the altitude calculation means. The matching means 34 finds the point 27 on the stereo image 22 corresponding to the measurement point 23 of the stereo image 21, and the image shows the gradation level corresponding to the elevation point 93 on the ground surface 97 as the measurement point 23 and its corresponding point. There are 27 gray levels.

また、ステレオ画像21.22上の位置23゜27が与
えられれば、そのときの飛行物体の高度Hs、Hzおよ
び視線角度θ工、θ2が決り、地球回転楕円体上(高度
Oの面)の位置95.96が定まる。位置95、および
位置96の差をΔXとすれば、地表面94上の点93の
標高りは、tanθ1+ tanθ2 により計算できる。
Also, if the position 23°27 on the stereo image 21.22 is given, the altitude Hs, Hz and line-of-sight angle θ, θ2 of the flying object at that time are determined, and the height on the earth's spheroid (plane of altitude O) is determined. Positions 95 and 96 are determined. If the difference between the positions 95 and 96 is ΔX, the altitude of the point 93 on the ground surface 94 can be calculated by tanθ1+tanθ2.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

本発明によれば、同一の場所を異なる方向から見ること
による2枚のステレオ画像の縮尺の相違または2枚のス
テレオ画像の撮影日の違いにより濃淡レベルの相違によ
り対応点認識のときに生じる誤認識を縮尺補正手段およ
び濃淡レベル補正手段により解消することができるので
高精度に対応点認識が可能となり、したがって高精度に
標高データを自動作成できるという効果がある。
According to the present invention, errors occur when recognizing corresponding points due to a difference in the scale of two stereo images caused by viewing the same place from different directions, or a difference in gray level due to a difference in the shooting date of the two stereo images. Since the recognition problem can be solved by the scale correction means and the gray level correction means, it is possible to recognize corresponding points with high precision, and therefore, there is an effect that altitude data can be automatically created with high precision.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図は本発明の一実施例の全体構成図、第2図は2枚
のステレオ画像を示す図、第3図は本実施例の動作説明
図、第4図は縮尺補正手段のフローチャート、第5図は
縮尺補正手段の概念図、第6図は濃淡レベル補正手段の
フローチャート、第7図は濃淡レベル補正手段の概念図
、第8図はマツチング手段のフローチャート、第9図は
標高算出手段の原理説明図である。 1−1・・・ファイル、2・・・メモリ、3・・・計算
機、8・・・画像表示装置。 代理人 弁理士 小川勝卯(,1、 ね 第 1 囚 第 3  口 奉 4 図 第 6 日 第 9 回
FIG. 1 is an overall configuration diagram of an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a diagram showing two stereo images, FIG. 3 is an explanatory diagram of the operation of this embodiment, and FIG. 4 is a flowchart of the scale correction means. FIG. 5 is a conceptual diagram of the scale correction means, FIG. 6 is a flowchart of the gray level correction means, FIG. 7 is a conceptual diagram of the gray level correction means, FIG. 8 is a flowchart of the matching means, and FIG. 9 is an elevation calculation means. FIG. 1-1...File, 2...Memory, 3...Computer, 8...Image display device. Agent: Patent Attorney Katsutaka Ogawa (,1, 1st prisoner, 3rd judge, 4th figure, 6th day, 9th session)

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1、同一の場所を異なる方向から撮影した2枚のステレ
オ画像を利用した標高測定において、一方の画像上に標
高を求めたい点を定義しこの点に対応するもう一方の画
像上の位置を探索し、その位置関係を利用して標高を求
める処理に対して、 前記2枚のステレオ画像間の画素の縮尺の違いを補正す
る縮尺補正手段、前記2枚のステレオ画像間の画素の濃
淡レベルの違いを補正する濃淡レベル補正手段、前記一
方のステレオ画像上の標高を求める点に対応したもう一
方のステレオ画像上の位置を求めるマッチング手段およ
び前記2枚のステレオ画像上の対応点の位置関係より標
高を求める標高算出手段を設けたことを特徴とするステ
レオ画像からの自動標高データ作成方式。
[Claims] 1. In elevation measurement using two stereo images taken of the same place from different directions, a point on one image for which the elevation is to be determined is defined, and a point on the other image corresponding to this point is defined. A scale correction means for correcting the difference in pixel scale between the two stereo images; gray level correction means for correcting differences in gray level of pixels; matching means for determining a position on the other stereo image that corresponds to a point on the one stereo image for which the elevation is to be determined; An automatic elevation data creation method from stereo images characterized by providing an elevation calculation means for calculating elevation from the positional relationship of corresponding points.
JP63014415A 1988-01-27 1988-01-27 Automatic generation system for altitude data from stereoscopic image Pending JPH01191013A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP63014415A JPH01191013A (en) 1988-01-27 1988-01-27 Automatic generation system for altitude data from stereoscopic image

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP63014415A JPH01191013A (en) 1988-01-27 1988-01-27 Automatic generation system for altitude data from stereoscopic image

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH01191013A true JPH01191013A (en) 1989-08-01

Family

ID=11860397

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP63014415A Pending JPH01191013A (en) 1988-01-27 1988-01-27 Automatic generation system for altitude data from stereoscopic image

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH01191013A (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009210388A (en) * 2008-03-04 2009-09-17 Topcon Corp Geographic data collection device

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009210388A (en) * 2008-03-04 2009-09-17 Topcon Corp Geographic data collection device
US8717432B2 (en) 2008-03-04 2014-05-06 Kabushiki Kaisha Topcon Geographical data collecting device

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7233691B2 (en) Any aspect passive volumetric image processing method
US5247356A (en) Method and apparatus for mapping and measuring land
Sim et al. Integrated position estimation using aerial image sequences
US5596494A (en) Method and apparatus for acquiring digital maps
CN110927708B (en) Calibration method, device and equipment of intelligent road side unit
US8280107B2 (en) Method and apparatus for identification and position determination of planar objects in images
US20100020074A1 (en) Method and apparatus for detecting objects from terrestrial based mobile mapping data
Wang et al. Automated road sign inventory system based on stereo vision and tracking
WO2020146102A1 (en) Robust lane association by projecting 2-d image into 3-d world using map information
US8817093B2 (en) Photogrammetric networks for positional accuracy
CN116625354B (en) High-precision topographic map generation method and system based on multi-source mapping data
US20220406015A1 (en) Correcting or expanding an existing high-definition map
JP2002532770A (en) Method and system for determining a camera pose in relation to an image
JP3900365B2 (en) Positioning device and positioning method
CN108253942B (en) Method for improving oblique photography measurement space-three quality
WO2018131546A1 (en) Information processing device, information processing system, information processing method, and information processing program
Martins et al. Monocular camera calibration for autonomous driving—a comparative study
WO2021052119A1 (en) Accurate positioning method and device
CN113139031B (en) Method and related device for generating traffic sign for automatic driving
JPH01191013A (en) Automatic generation system for altitude data from stereoscopic image
JP2003141507A (en) Precise geometric correction method for landsat tm image and precise geometric correction method for satellite image
Kang et al. Recovering an elevation map by stereo modeling of the aerial image sequence
Kocak et al. Laser projection photogrammetry and video system for quantification and mensuration
Gakne et al. Skyline-based positioning in urban canyons using a narrow fov upward-facing camera
EP4119892A1 (en) A method for determining a height of an object from a single image recorded by an imaging device comprised by an aerial vehicle