Fotogrammetriai pontfelhő javítása mélységképpel
A munkám célja 4 különböző pontfelhő alkotási módszert összehasonlítani, összesen egy lézerszkenneltet és három fotogrammetriait:
1. Lézerszekkennelt, referencia állomány
2. Egyszerű fotogrammetriai képek segítségével
3. Fotogrammetriai képekkel és azon képekhez tartozó mélységképpel (IPhone portré mód használatával készülnek)
4. A 3. módszer, azzal a kivétellel, hogy itt a mélységképeket deep learning alogritmus által készített modell alkotja meg az eredeti képből
A munka célja, hogy alaposan összehasonlítsa ezeket a módszereket a létrehozott pontfelhők minősége, pontossága és hatékonysága szempontjából. Megvizsgálom, hogy a mesterséges intelligencia által generált mélységképek mennyiben javíthatják a pontfelhő minőségét, ezzel egy javítási eljárást létrehozva akár csak egyszerű képek esetén is.
A munka eredményei segíthetnek a pontfelhők rögzítésének és felhasználásának hatékonyabbá tételében, különös tekintettel a fotogrammetriai módszerek és a mélységkép alkalmazásának gyakorlati alkalmazásaira. Az összehasonlítás segíthet az iparágban és kutatásban dolgozó szakembereknek jobban megérteni a különböző módszerek előnyeit és korlátait a pontfelhők létrehozásában és felhasználásában.
szerző
-
Barta Márk Endre
Földmérő- és Térinformatikai mérnök mesterszak (MSc)
mesterképzés (MA/MSc)
konzulens
-
Dr. Barsi Árpád
egyetemi tanár, Fotogrammetria és Térinformatika Tanszék
