Công nghệ đo ảnh trên cơ sở ảnh chụp từ máy chụp ảnh số phổ thông

ằng đây là công trình nghiên cứu của riêng bản thân. Toàn bộ quá trình nghiên cứu đ−ợc tiến hành một cách khoa học, các số liệu, kết quả trình bày trong luận văn là chính xác, trung thực và ch−a từng đ−ợc ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tác giả luận văn Trần Trung Anh 2 lời cảm ơn Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc nhất tới thầy giáo GS.TSKH Phan Văn Lộc, ng−ời đã dìu dắt tôi ngay từ khi bỡ ngỡ b−ớc vào nghề và động viên h−ớng dẫn tôi trong suốt thời gian công tác và làm luận văn. Thầy là một tấm g−ơng lớn về tinh thần trách nhiệm, lòng tận tụy, tình yêu nghề và ý thức nghiên cứu khoa học nghiêm túc. Đặc biệt thầy để lại trong tôi sự kính phục về tri thức khoa học, lối sống yêu th−ơng, độc lập và thẳng thắn. Tôi cũng xin chân thành cảm ơn thầy giáo PGS.TS Phạm Vọng Thành đã tạo điều kiện giúp đỡ tôi thuận lợi trong công tác và cố vấn nhiệt tình về mặt chuyên môn. Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo trong Bộ môn Trắc Địa ảnh, Bộ môn Trắc Địa Mỏ, Khoa Trắc Địa, Phòng Đại học và Sau Đại học, Tr−ờng Đại học Mỏ Địa chất cùng bạn bè đồng nghiệp đã nhiệt tình giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập và làm luận văn. Tác giả luận văn 3 mục lục Trang phụ bìa Lời cam đoan.....................................................................................................1 Lời cảm ơn.........................................................................................................2 Mục lục..............................................................................................................3 Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt.............................................................5 Danh mục các bảng...........................................................................................6 Danh mục các hình vẽ, đồ thị............................................................................7 Mở đầu.............................................................................................................9 Ch−ơng 1. tổng quan về sự phát triển của công nghệ đo ảnh..........12 1.1. Bản chất và nhiệm vụ của ph−ơng pháp đo ảnh........................................12 1.2. Sự phát triển của công nghệ đo ảnh..........................................................14 1.3. Đo ảnh mặt đất trên thế giới.....................................................................17 1.4. Đo ảnh mặt đất tại Việt Nam....................................................................18 1.5. Cơ sở lý thuyết đo ảnh mặt đất.................................................................20 1.5.1.Các yếu tố định h−ớng của ảnh mặt đất..................................................20 1.5.2. Các dạng chụp cơ bản của ảnh lập thể mặt đất......................................21 1.5.3. Công thức xác định tọa độ điểm chi tiết bằng ảnh mặt đất....................22 1.5.4. Độ chính xác tọa độ điểm chi tiết xác định bằng ảnh mặt đất...............23 1.6. Yêu cầu thực tiễn đặt ra cho đo ảnh mặt đất.............................................24 1.7. Công nghệ đo ảnh số mặt đất....................................................................25 Kết luận ch−ơng 1............................................................................................27 Ch−ơng 2. máy chụp ảnh số phổ thông và ph−ơng pháp kiểm định 28 2.1. Máy chụp ảnh số phổ thông......................................................................28 2.2. Một số đặc tr−ng của ảnh số.....................................................................30 2.2.1. ảnh số....................................................................................................30 2.2.2. Độ phân giải của ảnh số.........................................................................31 2.2.3. Nguyên lý tạo ảnh của máy chụp ảnh số...............................................32 2.2.4. Bộ cảm CCD..........................................................................................32 4 2.3. Hệ thống kính vật của máy chụp ảnh số...................................................34 2.4. Kiểm định máy chụp ảnh số phổ thông....................................................34 2.4.1. Sự cần thiết phải kiểm định....................................................................34 2.4.2. Các ph−ơng pháp kiểm định..................................................................35 2.4.3. Lựa chọn hàm toán học hiệu chỉnh sai số méo hình kính vật................38 2.4.4. Bản chất của méo hình kính vật.............................................................40 2.4.5. Thuật toán kiểm định.............................................................................41 2.4.6. Ch−ơng trình kiểm định.........................................................................44 2.4.7. Quy trình kiểm định máy chụp ảnh số phổ thông.................................46 2.4.8. Kết quả kiểm định.................................................................................48 Kết luận ch−ơng 2............................................................................................51 Ch−ơng 3. công nghệ đo ảnh trên cơ sở ảnh chụp từ máy chụp ảnh số phổ thông................................................................................................................52 3.1. Cấu trúc hình tháp với số l−ợng pixel không đổi......................................52 3.2. Xác lập hệ tọa độ mặt phẳng ảnh số.........................................................53 3.3. Giới hạn chụp hữu dụng của ảnh số..........................................................57 3.4. Thiết kế đ−ờng đáy chụp ảnh....................................................................58 3.5. ảnh h−ởng của sự không ổn định của tiêu cự tới độ chính xác điểm chi tiết.....60 3.6. Công nghệ đo vẽ ảnh số phổ thông.......................................................................62 3.7. Quy trình công nghệ thành lập bình đồ tỷ lệ lớn......................................64 3.8. Quy trình công nghệ thành lập bản vẽ kiến trúc.......................................75 3.9. Công dụng và khả năng phát triển của t− liệu ảnh số phổ thông..............77 Kết luận ch−ơng 3............................................................................................79 ch−ơng 4. thực nghiệm ..............................................................................80 Kết luận và kiến nghị.............................................................................................88 Tài liệu tham khảo...................................................................................................90 phụ lục............................................................................................................................93 5 danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt CCD Charge Coupled Device - mảng nhận ảnh số CMOS Complementary Metal-Oxide Semiconductor - mảng nhận ảnh số DTM Mô hình số địa hình GIS Hệ thống thông tin địa lý GPS Hệ thống định vị toàn cầu int Số nguyên Integer LIS Hệ thống thông tin đất đai m Đơn vị đo dài mét mm Đơn vị đo dài milimét MP Mega Pixel - triệu điểm ảnh Pixel Picture Element - phần tử ảnh số, điểm ảnh 6 danh mục các bảng Bảng 2.1. Một số máy chụp ảnh số phổ thông có độ phân giải tốt 29 Bảng 2.2. Một số máy chụp ảnh kỹ thuật số chuyên dụng 30 Bảng 2.3. Kết quả kiểm định máy chụp ảnh số Sony F707 48 Bảng 3.1. Tọa độ các mấu khung trong ảnh số phổ thông 55 Bảng 3.2. Tọa độ 4 mấu khung của ảnh số máy chụp Sony F707 56 Bảng 3.3. Thiết kế chụp ảnh cho máy chụp ảnh số Sony F707 59 Bảng 3.4. Giới hạn sai số t−ơng đối của tiêu cự máy chụp ảnh số Sony F707 61 Bảng 3.5. Sổ ghi các thông số chụp ảnh 67 Bảng 3.6. Kết quả định h−ớng và kiểm tra mô hình lập thể 71 Bảng 4.1.Thống kê sự so sánh kết quả đo ngoại nghiệp và kết quả đo ảnh 85 Bảng 4.2. Quy tỷ lệ và kiểm tra mô hình công trình Nhà hát Lớn Hà Nội 87 7 danh mục các hình vẽ, đồ thị Hình 1.1. Đồ giải ảnh trên th−ớc Ckiridov 14 Hình 1.2. Đo vẽ bản đồ trên máy toàn năng Wild A8 15 Hình 1.3. Hệ thống đo vẽ ảnh giải tích Planicom P3 của Carl Zeiss, Đức 16 Hình 1.4. Trạm đo vẽ ảnh số ImageStation Z/I Intergraph, Mỹ 16 Hình 1.5. Các yếu tố định h−ớng ngoài của cặp ảnh lập thể mặt đất 21 Hình 1.6. Dạng chụp giao nhau, dạng chụp xiên đều và dạng chụp thẳng 22 Hình 1.7. Xác định tọa độ điểm chi tiết bằng ảnh mặt đất 23 Hình 1.8. Công nghệ đo ảnh số mặt đất 26 Hình 2.1. Máy chụp ảnh số Sony CyberShot Pro DSC-F828 28 Hình 2.2. Ma trận độ xám của ảnh số 30 Hình 2.3. Nguyên lý tạo ảnh của máy chụp ảnh số 32 Hình 2.4. Một số CCD nhìn ở bên ngoài 32 Hình 2.5. Nguyên lý tạo ảnh trên CCD 33 Hình 2.6. Hệ thống kính vật của máy chụp ảnh số 34 Hình 2.7. Phòng kiểm định máy chụp ảnh Carl Zeiss, Oberkochen, Đức 36 Hình 2.8. Tự kiểm định bằng các điểm khống chế tại thực địa 36 Hình 2.9. Bãi kiểm định chuẩn 37 Hình 2.10. Méo hình xuyên tâm 40 Hình 2.11. Hiệu chỉnh sai số méo hình xuyên tâm 40 Hình 2.12. Sự lắp ráp không đồng trục của hệ thống kính vật 41 Hình 2.13. Hiệu chỉnh méo hình tiếp tuyến theo công thức Brown 41 Hình 2.14. Giao diện của ch−ơng trình kiểm định CalImage Ver 2.0 44 Hình 2.15. Sơ đồ khối tổng quát quá trình kiểm định ảnh 45 Hình 2.16. Quy trình kiểm định máy chụp ảnh số phổ thông 46 Hình 2.17. Méo hình xuyên tâm 53 3 21 rKrKrKdr ++= 49 Hình 2.18. Hiệu chỉnh méo hình xuyên tâm yx ΔΔ , 50 Hình 2.19. Méo hình tiếp tuyến yx δδ , 50 8 Hình 2.20. Hiệu chỉnh méo hình kính vật dydx, 50 Hình 3.1. Cấu trúc hình tháp với số l−ợng pixel không đổi 52 Hình 3.2. Hệ tọa độ ảnh số và hệ tọa độ mặt phẳng ảnh 54 Hình 3.3. Hệ tọa độ mặt phẳng ảnh số phổ thông 56 Hình 3.4. Giới hạn chụp hữu dụng của ảnh số 57 Hình 3.5. Thiết kế đ−ờng đáy chụp ảnh 58 Hình 3.6. Thiết kế chụp ảnh cho máy chụp ảnh số Sony F707 60 Hình 3.7. Phần mềm ISDM định h−ớng cặp ảnh số phổ thông 62 Hình 3.8. Phần mềm PhotoModeler đo vẽ phi địa hình 63 Hình 3.9. Quy trình công nghệ thành lập bình đồ địa hình 64 Hình 3.10. Chụp ảnh số phổ thông phục vụ đo vẽ địa hình mỏ lộ thiên 67 Hình 3.11. Mẫu sổ ghi sơ đồ trạm chụp tại thực địa 68 Hình 3.12. Nhập các hệ số méo hình của máy chụp ảnh số phổ thông 69 Hình 3.13. Định h−ớng trong tấm ảnh số phổ thông 70 Hình 3.14. Mô hình số địa hình 73 Hình 3.15. Quy trình công nghệ thành lập bản vẽ kiến trúc 75 Hình 3.16. Chụp ảnh số phổ thông phục vụ đo vẽ phi địa hình 76 Hình 3.17. Canon EOS 1Ds Mark II và CMOS 16,7 triệu pixel 78 9 mở đầu 1. lý do chọn đề tài Sự phát triển của đo ảnh gắn liền với sự phát triển của khoa học công nghệ từ công nghệ cơ giới chính xác cho tới khoa học điện tử tin học. Công nghệ đo ảnh cũng gắn liền với sự phát triển của các thiết bị thu nhận hình ảnh (camera) đó là bộ phận thu nhận những t− liệu gốc ban đầu phục vụ đo ảnh chiếm một vị trí quan trọng trong quy trình đo ảnh. Các máy chụp ảnh chuyên dùng cho đo vẽ (metric camera) đ−ợc đặt trên máy bay với sản phẩm là các tấm ảnh hàng không chất l−ợng cao đã khẳng định sự thành công trong thành lập các loại bản đồ địa hình, địa chính ở Việt Nam và trên thế giới. Các máy kinh vĩ chụp ảnh chuyên dùng (phototheodolite) đặt trên mặt đất đ−ợc ứng dụng trong lĩnh vực đo ảnh địa hình tỷ lệ lớn và phi địa hình. Tuy nhiên, ở Việt Nam sự phát triển của đo ảnh mặt đất với các máy kinh vĩ chụp ảnh chỉ dừng lại ở công nghệ đo ảnh t−ơng tự trên phim kính từ những năm 70 của thế kỉ tr−ớc. Ngày nay, khi công nghệ số đã phổ biến rộng rãi trong đo ảnh hàng không thì đo ảnh mặt đất với các máy kinh vĩ chụp ảnh gần nh− đã bị lãng quên. Không phải vì đo ảnh mặt đất không ứng dụng đ−ợc công nghệ số mà vấn đề ở đây là công nghệ chụp ảnh. Những máy PhotoTheodolite phải sử dụng những tấm phim kính hoặc phim nhựa là khá đặc dụng phải nhập ngoại, nh−ng lại chỉ ứng dụng trong đo vẽ địa hình tỷ lệ lớn hoặc đo vẽ kiến trúc trong một khu vực nhỏ là không kinh tế. Hơn nữa với yêu cầu hiện đại cho sản phẩm ở dạng số và nhanh chóng thì các phim kính này lại phải quét ảnh dẫn tới không hiệu quả cả về mặt thời gian và kinh tế. Trong khi công nghệ chụp ảnh số chuyên dụng đ−ợc quan tâm nhiều hơn ở chụp ảnh hàng không (đã có máy chụp ảnh số DMC, ADS40 [18],[19]) thì công nghệ chụp ảnh số chuyên dụng cho đo ảnh mặt đất lại không đ−ợc phát triển. Với yêu cầu của thực tế sản xuất hiện nay cần thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ lớn vùng mỏ lộ thiên, vùng núi đá vôi... phục vụ tính toán khối l−ợng khai thác định kì đang gặp 10 nhiều khó khăn của ph−ơng pháp đo và tính. Sự phát triển của ngành kiến trúc phục chế cũng đặt ra các yêu cầu về vẽ lại bản vẽ hiện trạng kiến trúc...Các yêu cầu trên lại đặt ra nhiệm vụ cho đo ảnh cần giải quyết. Nh−ng v−ớng mắc ở đây là công nghệ chụp ảnh chuyên dụng cho đo vẽ. Vậy giải quyết ra sao? Những năm đầu của thế kỉ XXI đã xuất hiện ồ ạt các loại máy chụp ảnh số phổ thông (non-metric digital camera) đ−ợc dùng rộng rãi trong chụp ảnh nghệ thuật. Chúng tôi sử dụng thuật ngữ này nhằm nói về loại máy chụp ảnh đại chúng trên cơ sở công nghệ số hóa, đ−ợc sử dụng theo nhu cầu thông th−ờng của ng−ời yêu thích chụp ảnh nghệ thuật, chụp ảnh l−u niệm...không đ−ợc thiết kế cho mục đích đo vẽ. Ưu điểm của các loại máy này là gọn nhẹ, rẻ tiền và đặc biệt sản phẩm ảnh chụp đ−ợc l−u trữ d−ới dạng số rất thuận lợi cho việc kết nối với máy tính và nhập vào các phần mềm đo ảnh. Việc áp dụng máy ảnh số loại này vào kỹ thuật đo vẽ của trắc địa ảnh đặt ra nhiều vấn đề phải quan tâm giải quyết, thành công của nó sẽ cởi bỏ một số gút mắc khó khăn về t− liệu đầu vào của đo ảnh số mặt đất. Với mong muốn đóng góp phần nhỏ của trí thức bản thân cho sự phát triển đa dạng của công nghệ đo ảnh ở Việt Nam, đ−ợc sự h−ớng dẫn tâm huyết của thầy giáo GS.TSKH Phan Văn Lộc, tác giả đã chọn đề tài “Công nghệ đo ảnh trên cơ sở ảnh chụp từ máy chụp ảnh số phổ thông”. Đây là một mảng đề tài khá lớn đòi hỏi những nghiên cứu lý thuyết và thực tiễn nghiêm túc. 2. mục đích, đối t−ợng và phạm vi nghiên cứu a. Mục đích của đề tài: - Giải quyết các vấn đề về sự không chuyên dụng của ảnh số phổ thông nhằm nâng cao khả năng đo vẽ, độ chính xác của sản phẩm đo ảnh. - Giải quyết một số đặc tr−ng riêng khi xử lý tấm ảnh số phổ thông trên các phần mềm đo ảnh số. - ứng dụng thành công trong đo vẽ đo vẽ địa hình và phi địa hình sử dụng ảnh số phổ thông, khẳng định −u thế của ph−ơng pháp đo ảnh. - Nâng cao trình độ tiếp cận và phục vụ sản xuất theo h−ớng chính xác và nhanh chóng, đơn giản mà hiện đại, đáp ứng yêu cầu thực tế. 11 - Bổ sung kiến thức cho bản thân nhằm phục vụ tốt công tác giảng dạy tại tr−ờng đại học. b. Đối t−ợng nghiên cứu của đề tài: Máy chụp ảnh số phổ thông gắn liền với tính chất không chuyên dụng cho đo vẽ có thể cung cấp sản phẩm ảnh số phục vụ trong lĩnh vực đo vẽ địa hình và phi địa hình. c. Phạm vi nghiên cứu của đề tài: - Nghiên cứu xây dựng cơ sở lý thuyết kiểm định các thông số của máy chụp ảnh số phổ thông. - Nghiên cứu xây dựng ch−ơng trình và quy trình kiểm định. - Nghiên cứu sử dụng ảnh số phổ thông và các thông số kiểm định, đánh giá hiệu quả của chúng trong việc thành lập bình đồ địa hình và bản vẽ kiến trúc. 3. Ph−ơng pháp nghiên cứu - Sử dụng các tài liệu về lý thuyết kinh điển của đo ảnh làm cơ sở lý luận, viết thuật toán và ch−ơng trình. - Tìm kiếm tài liệu và cập nhật các thông tin trên mạng Internet. - Nghiên cứu tìm hiểu bản chất của quá trình đo vẽ trên phần mềm đo ảnh để tìm ra ph−ơng án phù hợp về xử lý ảnh số phổ thông. - Tiến hành các thực nghiệm để chứng minh lý thuyết, khẳng định tính khả thi và đi đến kết luận khách quan, chính xác. 4. ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài ảnh chụp từ máy chụp ảnh số phổ thông ứng dụng thành công trong đo ảnh mang ý nghĩa khoa học lớn: bổ sung cơ sở khoa học về kiểm định ảnh, đo ảnh, bổ sung đa dạng cho ph−ơng pháp đo ảnh hàng không trong lĩnh vực địa hình và phi địa hình. Đề tài xuất phát từ cơ sở khoa học đo ảnh hiện đại, mang lại ý nghĩa thực tiễn về thiết bị chụp ảnh, rút ngắn thời gian của quy trình công nghệ, giảm nhẹ công tác ngoại nghiệp nhờ −u thế của đo ảnh, phát huy tính độc lập tự c−ờng trong điều kiện hạn chế của tài chính và công nghệ ở Việt Nam. 12 ch−ơng 1 tổng quan về sự phát triển của công nghệ đo ảnh Ch−ơng này trình bày bản chất, −u thế của ph−ơng pháp đo ảnh và sự phát triển của công nghệ đo ảnh nói chung. Tổng quan về tình hình phát triển của ph−ơng pháp đo ảnh mặt đất trên thế giới và ở Việt Nam, nhiệm vụ và khả năng đáp ứng yêu cầu đo vẽ của ph−ơng pháp. Từ đó khẳng định cần phải phát triển ph−ơng pháp đo ảnh số mặt đất hiện đại trong điều kiện cụ thể ở n−ớc ta phát huy sự đa dạng của đo ảnh. 1.1. bản chất và nhiệm vụ của ph−ơng pháp đo ảnh Trong các phép đo và tính của trắc địa nói chung, ph−ơng pháp đo ảnh chiếm một vị trí quan trọng. Ph−ơng pháp đo ảnh với bản chất là một ph−ơng pháp đo gián tiếp thông qua hình ảnh thu nhận đ−ợc theo phép chiếu xuyên tâm của đối t−ợng đo. Nó cũng thực hiện nhiệm vụ trắc địa nh− các phép đo khác đó là xác định trạng thái hình học của đối t−ợng đo bao gồm: vị trí, hình dáng, kích th−ớc và mối quan hệ t−ơng hỗ của các đối t−ợng đo [2]. Bởi vậy, ph−ơng pháp đo ảnh có những đặc tr−ng riêng biệt: - Có khả năng đo vẽ tất cả các đối t−ợng đo mà không nhất thiết phải tiếp xúc hoặc đến gần chúng, miễn là các đối t−ợng này có thể chụp ảnh đ−ợc. Đối t−ợng đo của ph−ơng pháp đo ảnh rất đa dạng, từ các miền thực địa hình rộng lớn đến những vi vật thể nhỏ bé, từ những vật thể tĩnh đến các đối t−ợng có trạng thái vật lý biến đổi nhanh chóng. - Nhanh chóng thu đ−ợc các t− liệu đo vẽ trong thời gian chụp ảnh, nên cho phép giảm nhẹ công tác ngoài trời, tránh ảnh h−ởng của thời tiết và môi tr−ờng đo đối với công tác đo vẽ. - Có thể đo cùng một thời điểm nhiều điểm đo khác nhau của đối t−ợng đo. Thuận lợi cho phép tính toán, so sánh sự biến đổi của địa hình, địa vật cũng nh− các công trình kiến trúc, các hiện t−ợng vật lý... 13 - Quy trình công nghệ của ph−ơng pháp đo ảnh rất thuận lợi cho việc áp dụng các thành tựu của khoa học công nghệ, tự động hoá công tác đo tính, giúp nâng cao năng suất và tính kinh tế của ph−ơng pháp. Từ những đặc tr−ng đa dạng của ph−ơng pháp đo ảnh hình thành hai ph−ơng pháp chính đó là ph−ơng pháp đo ảnh hàng không và ph−ơng pháp đo ảnh mặt đất. * Ph−ơng pháp đo ảnh hàng không: với các thiết bị thu nhận hình ảnh bề mặt trái đất là các máy chụp ảnh đặt trên máy bay, các tấm ảnh hàng không phục vụ đo vẽ chiếm một khối l−ợng lớn trong thành lập các loại bản đồ địa hình, địa chính các loại tỷ lệ đặc biệt là tỷ lệ trung bình. Những năm gần đây, các thiết bị thu nhận ảnh là các bộ cảm SenSor đặt trên tàu vũ trụ và vệ tinh nhân tạo cho những tấm ảnh vệ tinh ngày càng có độ phân giải cao cũng trợ giúp đắc lực cho công tác thành lập bản đồ, hiện chỉnh bản đồ và viễn thám trái đất. * Ph−ơng pháp đo ảnh mặt đất: các máy chụp ảnh đ−ợc đặt trên mặt đất. Những tấm ảnh này có khả năng thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ lớn 1:500, 1:1000, 1:2000, 1:5000 là một ph−ơng pháp bổ sung hữu hiệu cho đo ảnh hàng không trong lĩnh vực địa hình tỷ lệ lớn chủ yếu ở những khu vực núi đá, mỏ lộ thiên mà công tác đo vẽ ngoại nghiệp gặp nhiều khó khăn. Do máy đặt trên mặt đất nên có thể bố trí máy chụp rất gần đối t−ợng chụp ảnh. Ngoài lĩnh vực địa hình, đo ảnh khoảng cách gần có nhiều lĩnh vực ứng dụng rất đa dạng: quan trắc biến dạng công trình, đo vẽ các bản vẽ phục chế kiến trúc, trong các ngành khác nh− quân sự, nông lâm, y học, địa chất, giao thông thuỷ lợi ... Có thể nói ph−ơng pháp đo ảnh là một ph−ơng pháp viễn thám hiện đại không chỉ của lĩnh vực khoa học trái đất mà còn của các ngành khoa học rất gần gũi với cuộc sống. 14 1.2. sự phát triển của công nghệ đo ảnh Sự phát triển của công nghệ đo ảnh gắn liền với sự phát triển chung của các ngành khoa học công nghệ khác, đặc biệt là các ngành khoa học công nghệ về cơ giới chính xác, công nghệ điện tử tin học... Lịch sử đo ảnh luôn bám sát sự phát triển của khoa học công nghệ [10], t−ơng ứng với quá trình này có bốn giai đoạn của ph−ơng pháp đo ảnh đó là: 1.2.1. Ph−ơng pháp đồ giải (plane table photogrammetry) Đây là ph−ơng pháp đo ảnh thô sơ của giai đoạn hình thành ph−ơng pháp đo ảnh (1850-1900). Trong giai đoạn phát triển đầu tiên này, ph−ơng pháp đồ giải ảnh là một ph−ơng pháp giao hội thuận với các h−ớng đ−ợc xác định từ các điểm ảnh trên ảnh mặt đất chính vì vậy nó còn có tên gọi là ph−ơng pháp giao hội ảnh hoặc ph−ơng pháp bàn đạc ảnh. Nh−ợc điểm cơ bản nhất của ph−ơng pháp này là việc nhận biết khó khăn các điểm đo cùng tên trên các tấm ảnh đơn đ−ợc chụp từ các trạm chụp khác nhau. Do đó, khả năng ứng dụng của ph−ơng pháp đồ giải vào công tác đo vẽ địa hình là rất hạn chế. Hình 1.1. Đồ giải ảnh trên th−ớc Ckiridov 1.2.2. Đo ảnh t−ơng tự (analog photogrammetry) Đây là ph−ơng pháp đo ảnh phát triển khá rực rỡ trong giai đoạn 1900 đến 1960 với sự xuất hiện của các máy đo vẽ ảnh toàn năng cơ học, quang học và quang cơ. T− liệu đầu vào là các ảnh chụp quang học đ−ợc dựng lại và đo vẽ trên các máy toàn năng khá cồng kềnh. Con ng−ời phải thực hiện các thao 15 tác đo toàn bộ trên máy, sản phẩm đầu ra đ−ợc vẽ trực tiếp trên các bản vẽ t−ơng tự. Công nghệ này là một b−ớc phát triển lớn của công nghệ cơ học, quang học và truyền động học kết hợp với lý thuyết đo ảnh. Thành công của nó là các máy đo vẽ ảnh lập thể toàn năng nh− Multiplex, StereoMetrograph, StereoAutograph, Topocar, Technocar, SD, SPR3, Wild A8 A7 A10... đáp ứng đ−ợc các yêu cầu thành lập bản đồ của giai đoạn bấy giờ. Hiện nay công nghệ này còn sử dụng rất ít trong sản xuất vì nó đã quá lạc hậu, không còn phù hợp với thời đại công nghệ thông tin. Hình 1.2. Đo vẽ bản đồ trên máy toàn năng Wild A8 1.2.3. Đo ảnh giải tích (analytical photogrammetry) Ngay từ khi máy tính điện tử bắt đầu phát triển thì công nghệ đo ảnh đã đ−ợc thừa h−ởng thành quả, đo ảnh giải tích ra đời và phát triển nhanh chóng (1950 đến nay). Đo ảnh giải tích là sự kết hợp hoàn hảo của công nghệ cơ học, quang học trong đo tọa độ ảnh công nghệ số hóa trị đo và công nghệ máy tính trong thực hiện các bài toán đo ảnh giúp nâng cao độ chính xác đáng kể của đo ảnh. Đó là sự kết hợp của máy đo tọa độ ảnh và máy tính cùng các phần mềm chuyên dụng cho đo ảnh giải tích. Các hệ thống đo ảnh giải tích có thể kể đến đó là hệ thống Planicom P3 (Zeiss-Đức), Aviomap AMH và AMU, Aviolyt BC3(Wild-Thụy Sỹ), DSR1(Kern-Thụy Sỹ)... Công nghệ đo ảnh giải tích đ−ợc phát triển chủ yếu trong công tác tăng dày khống chế ảnh, công tác đo vẽ bán tự động. Đó là sự phát triển cao nhất của công nghệ đo ảnh t−ơng tự có sự áp dụng các thành tựu số hóa và công nghệ tin học. 16 Hình 1.3. Hệ thống đo vẽ ảnh giải tích Planicom P3 của Carl Zeiss, Đức 1.2.4. Đo ảnh số (digital photogrammetry) Mặc dù sự ra đời và phát triển của đo ảnh giải tích đã tạo ra một b−ớc ngoặt quan trọng, nh−ng vấn đề tự động hóa đo ảnh luôn là lý t−ởng mà các nhà khoa học về đo ảnh theo đuổi. Nếu công nghệ đo ảnh t−ơng tự và đo ảnh giải tích, thông tin bức xạ của ảnh trong khả năng nhận dạng điểm cùng tên đ−ợc thực hiện một cách thủ công hoặc bán tự động bằng mắt ng−ời dựa trên cặp ảnh t−ơng tự, thì trong ph−ơng pháp đo ảnh số các thông tin bức xạ trở thành một đối t−ợng chính đ−ợc số hoá, xử lý và nhận dạng tự động trên máy tính. Đó là điểm khác biệt lớn nhất của đo ảnh số so với các ph−ơng pháp truyền thống. Hình 1.4. Trạm đo vẽ ảnh số ImageStation Z/I Intergraph, Mỹ 17 Đỉnh cao của sự phát triển này là trạm đo vẽ ảnh số, nó đ−ợc phát triển vào thập kỷ 90 của thế kỷ XX và ngày càng hoàn thiện. Trạm đo ảnh số là sản phẩm tuyệt vời của sự kết hợp giữa cơ sở lý thuyết ngành đo ảnh giải tích với công nghệ điện tử tin học và nhận dạng để thực hiện các chức năng đo ảnh. Sản phẩm của đo ảnh số rất đa dạng nh− : Bản đồ số, mô hình số, bình đồ ảnh số... với khả năng l−u trữ, cập nhật, kết nối GIS, LIS dễ dàng. Có thể kể tới một số phần mềm đo ảnh số thông dụng nh−: ImageStation của Intergraph- Mỹ, Photomod của Racus-Nga, 3Dmapper- Australia... Ngày nay, đo ảnh số là ph−ơng pháp chủ yếu để thực hiện các nhiệm vụ đo vẽ bằng ảnh. 1.3. đo ảnh mặt đất trên thế giới Đo ảnh mặt đất (Terrestrial Photogrammetry) là một công nghệ ra đời từ rất sớm trong lĩnh vực đo vẽ nói chung. Ngay từ giai đoạn hình thành ph−ơng pháp đo ảnh (1850-1900), nhà khoa học ng−ời Pháp A.Laussedat (1819-1907) và ng−ời Đức A.Meydenbauer (1834-1921) đã có những thí nghiệm thành công về ứng dụng kỹ thuật chụp ảnh mặt đất đơn giản. Tại triển lãm Paris 1867, Laussedat đã trình bày những kiến thức đầu tiên về máy kinh vĩ chụp ảnh (Phototheodolite) và mặt bằng trực quan của Paris bằng ảnh chụp mặt đất. Cùng thời gian này Meydenbauer đã thiết kế máy chụp ảnh chuyên dụng đầu tiên cho đo vẽ ảnh. Đó là một máy kinh vĩ chụp ảnh có kính vật góc rộng tới 1050 sử dụng kích cỡ phim chụp lớn 40x40cm. Nó đã đ−ợc ông ứng dụng trong thành lập bình đồ địa hình của vùng Freyburg, Đức và đo vẽ các yếu tố kiến trúc của nhà thờ Thánh Mary. Đó là giai đoạn đầu của sự ứng dụng ph−ơng pháp giao hội ảnh hoặc ph−ơng pháp bàn đạc ảnh trong đo vẽ bản đồ (Plane Table Photogrammetry)[10]. Năm 1896 tại Canada, E.Deville (1849-1924) đã giới thiệu ph−ơng pháp đo vẽ lập thể. Ông đã ứng dụng thành công trong thành lập bình đồ địa hình các vùng núi đá của Canada bằng ảnh lập thể mặt đất. Sau này TS. Carl Fulfrich (1858-1929) đã phát triển và chế tạo thành công máy đo tọa độ ảnh lập thể Stereokomparator tại x−ởng Zeiss. Năm 1907 tại Đức, Ritter Von Orel 18 (1877-1941) dựa trên nguyên mẫu máy Stereocomparator của C.Fulfrich và cơ sở đo ảnh mặt đất áp dụng cho vùng núi đã phát triển máy toàn năng đo ảnh mặt đất StereoAutograph [10]. Việc này mở ra kỷ nguyên áp dụng rộng rãi ph−ơng pháp đo ảnh mặt đất trong lĩnh vực địa hình tỷ lệ lớn. Song song với sự phát triển của đo ảnh hàng không, đo ảnh mặt đất cũng đ−ợc thừa h−ởng thành quả. Ph−ơng pháp xử lý giải tích ảnh trong loại trừ sai số hệ thống của tấm ảnh và tính toán giúp nâng cao độ chính xác của đo ảnh mặt đất ứng dụng trong quan trắc biến dạng công trình. Từ những năm 90 của thế kỉ 20, ph−ơng pháp đo ảnh số đã bắt đầu phát triển và ứng dụng rộng khắp. Các trạm đo ảnh số chuyên dùng cho ảnh hàng không nh− ImageStation-Intergraph, Helava-Leica Geosystem, Photomod- Racur, 3DMapper đã khẳng định sự hiệu quả và ứng dụng trong thành lập bản đồ, xây dựng mô hình số, kết nối GIS... Đo ảnh mặt đất cũng có những ứng dụng riêng cho mình, hãng ADAM (ADAM-Technology, Australia) đã giới thiệu phần mềm 3DMAnalyst trong đo vẽ địa hình khu mỏ lộ thiên [11]. Hãng EosSystem-Canada đã chào bán phần mềm Photomodeler Pro ứng dụng ảnh số phổ thông trong đo vẽ kiến trúc và các đồ vật [12]. Hãng Photometrix Pty Ltd giới thiệu phần mềm iWitnet trong đo vẽ hiện tr−ờng các vụ tai nạn giao thông sử dụng máy chụp ảnh số [13]. Ngoài ra còn rất nhiều các nghiên cứu ứng dụng khác của đo ảnh số mặt đất nh−: tính toán khối l−ợng gỗ của cây rừng trong lâm nghiệp khai thác gỗ [14], theo dõi sự phát triển của cơ thể ng−ời và động vật trong y tế và nông nghiệp [15], sử dụng khả năng của đo ảnh trong hỗ trợ loại bỏ các ch−ớng ngại vật trên đ−ờng sắt [16]... Đo ảnh số mặt đất đã phát huy triệt để các ứng dụng đa dạng của đo ảnh. 1.4. Đo ảnh mặt đất tại việt nam Từ những năm 70 của thế kỉ 20, ph−ơng pháp đo vẽ chụp ảnh mặt đất mới đ−ợc ứng dụng ở n−ớc ta trong việc đo vẽ bản đồ địa hình tỷ lệ lớn ở các vùng khai thác công nghiệp (mỏ than, mỏ đá) với các trang thiết bị t−ơng đối đồng bộ nh−: máy kinh vĩ chụp ảnh PhotoTheodolite19/1318, máy đo ảnh mặt 19 đất toàn năng StereoAutograph EL1318. Các cán bộ kỹ thuật trắc địa ảnh cũng đã có một số ứng dụng thành công công nghệ này, thầy Phan Văn Lộc và các đồng nghiệp trong bộ môn Trắc Địa ảnh đã thành lập bình đồ địa hình bằng ảnh lập thể mặt đất tại khu mỏ than Hà Tu năm 1971 và mỏ đá Hoàng Mai năm 1972. Năm 1973, tại Tr−ờng Đại học Tổng hợp Dresden-Đức, thầy Tr−ơng Anh Kiệt đã bảo vệ thành công luận án phó tiến sĩ “Ph−ơng pháp đo ảnh trong phạm vi gần và ứng dụng của nó trong các thí nghiệm công trình”. Năm 1989 việc xác định khối l−ợng bóc dỡ đất đá tại một số mỏ than Quảng Ninh đ−ợc TSKH Ngô Phúc H−ng tiến hành thử nghiệm, do nhiều khó khăn kỹ thuật công việc này đã không đ−ợc hoàn thành trọn vẹn. Từ đó đến nay công nghệ đo ảnh mặt đất ứng dụng trong địa hình tỷ lệ lớn tại n−ớc ta vẫn chỉ dừng ở đó. Năm 2000 tại hội nghị khoa học kỹ thuật của Tr−ờng Đại học Mỏ Địa chất, TS Phạm Vọng Thành đã trình bày khả năng sử dụng ảnh số từ máy chụp ảnh số phổ thông trong đo vẽ đồ vật là một bức t−ợng. Đây là một nghiên cứu ban đầu về máy chụp ảnh số phổ thông trong lĩnh vực phi địa hình. Năm 2004, trong nội dung hợp tác khoa học Việt Nam-Ba Lan giữa Tr−ờng Đại học Mỏ Địa chất Hà Nội và Tr−ờng Đại học Mỏ Luyện kim Crakov, các cán bộ kỹ thuật của Bộ môn Trắc Địa Mỏ và Trắc Địa ảnh với sự chỉ đạo của GS.TSKH Phan Văn Lộc đã nghiên cứu lý thuyết cùng thực nghiệm áp dụng thành công ảnh số phổ thông trong đo vẽ địa hình mỏ lộ thiên phục vụ tính toán khối l−ợng khai thác định kì tại mỏ Cọc Sáu. Đây là đầu tiên ở Việt Nam việc áp dụng máy chụp ảnh số phổ thông vào đo vẽ địa hình trong khoảng cách lớn đến 500m. Có thể nói đo ảnh mặt đất tại n−ớc ta đã có những ứng dụng thành công nhất định, tuy nhiên các ứng dụng này chỉ dừng lại ở một quy mô nhỏ hẹp và ch−a triệt để. 20 1.5. cơ sở lý thuyết đo ảnh mặt đất 1.5.1. Các yếu tố định h−ớng của ảnh mặt đất Tấm ảnh mặt đất (cũng nh− ảnh hàng không) về quan điểm hình học là hình ảnh xuyên tâ._.m của đối t−ợng chụp. Tại thời điểm bấm máy chụp của quá trình chụp ảnh, vị trí phối cảnh giữa ảnh, tâm chụp và vật đ−ợc thiết lập. Trong phép chiếu ng−ợc, muốn xác định tọa độ của các điểm trên đối t−ợng đo nhất thiết phải khôi phục lại vị trí đó giữa tâm chiếu, ảnh đo và vật (xây dựng mối quan hệ chiếu hình t−ơng ứng giữa ảnh đo và đối t−ợng đo) đó chính là định h−ớng ảnh. Những yếu tố hình học dùng để xác định ( hoặc khôi phục) vị trí nói trên đ−ợc gọi chung là các yếu tố định h−ớng của ảnh đo. Quá trình định h−ớng gồm: định h−ớng trong và định h−ớng ngoài - Định h−ớng trong: định vị tâm chiếu so với tấm ảnh nhằm khôi phục mối quan hệ giữa các tia chiếu của chùm tia chiếu giống nh− lúc chụp ảnh. Các yếu tố định h−ớng trong gồm 3 yếu tố: tiêu cự máy chụp ảnh f, tọa độ điểm chính ảnh x0, z0. - Định h−ớng ngoài: định vị chùm tia chiếu trong không gian vật (không gian bên ngoài tấm ảnh - không gian của đối t−ợng đo - hệ tọa độ trắc địa) phục vụ đo vẽ trong một hệ tọa độ thống nhất. Một tấm ảnh thông th−ờng có 6 yếu tố định h−ớng ngoài đó là: + Tọa độ không gian của tâm chụp trong hệ tọa độ trắc địa XS, YS, ZS + Các góc định h−ớng (góc xoay) chuyển các trục của hệ tọa độ không gian ảnh về t−ơng ứng song song với các trục của hệ tọa độ trắc địa α, ω, χ. Nh− vậy, vị trí một tấm ảnh đ−ợc xác định khi biết đ−ợc 3 yếu tố định h−ớng trong và 6 yếu tố định h−ớng ngoài. Cặp ảnh lập thể đ−ợc xác định bởi 3 yếu tố định h−ớng trong (nếu chụp cùng một máy chụp) và 12 yếu tố định h−ớng ngoài: f, xo, yo, XS1, YS1, ZS1 , α1 , ω1 , χ1 ,XS2, YS2, ZS2 , α2 , ω2 , χ2 21 Hình 1.5. Các yếu tố định h−ớng ngoài của cặp ảnh lập thể mặt đất Ngoài ra do đặc tính của chụp ảnh mặt đất là các trạm chụp đ−ợc đặt cố định trên mặt đất nên trong chụp ảnh lập thể mặt đất ng−ời ta còn dùng một hệ thống các yếu tố định h−ớng ngoài khác gồm 12 yếu tố : XGS1, YGS1, ZGS1 - tọa độ trắc địa của tâm chụp trái, A - góc ph−ơng vị của đ−ờng đáy, ψ - góc nằm ngang tại tâm chụp trái, B - chiều dài nằm ngang của cạnh đáy chụp ảnh, h - chênh cao giữa hai đầu đ−ờng đáy, γ - góc giao của hình chiếu hai trục quang chính ảnh trái và ảnh phải trên mặt phẳng, ω1 , χ1- góc nghiêng và góc xoay của ảnh trái, ω2 , χ2 - góc nghiêng và góc xoay của ảnh phải. 1.5.2. Các dạng chụp cơ bản của ảnh lập thể mặt đất Tuỳ thuộc vào vị trí trục quang hai đầu đ−ờng đáy chụp ảnh và giá trị các yếu tố định h−ớng ngoài của cặp ảnh, có các dạng chụp cơ bản là: tổng quát, giao nhau, xiên đều, nghiêng đều và thẳng. Dạng chụp tổng quát: các góc yếu tố định h−ớng ngoài của cặp ảnh lập thể có giá trị bất kỳ. 22 Quá trình chụp ảnh máy ảnh đ−ợc đặt cố định ở các trạm chụp và đ−ợc định h−ớng tr−ớc khi chụp trên mặt đất, nên có các dạng chụp đặc biệt của dạng chụp tổng quát khi các góc xoay của ảnh, góc nghiêng của trục quang buồng máy chụp bằng 0 (trục quang luôn nằm ngang). Hình 1.6. Dạng chụp giao nhau, dạng chụp xiên đều và dạng chụp thẳng Dạng chụp giao nhau : h−ớng trục quang hai đầu đ−ờng đáy chụp ảnh giao nhau một góc γ ≠ 0, và ψ < 900 (α1=ω1=χ1=0 , α2 = -γ , ω2=χ2=0). Dạng chụp xiên đều : h−ớng hai trục quang hai đầu đ−ờng đáy chụp ảnh song song nhau γ = 0, (ψ > 900 xiên đều trái, ψ < 900 xiên đều phải). Dạng chụp nghiêng đều : sử dụng khi chụp các công trình có chiều cao lớn, h−ớng trục quang hai đầu đ−ờng đáy song song với nhau và thẳng góc với đ−ờng đáy chụp ảnh, có góc nghiêng đều bằng nhau ω1=ω2≠ 0. Dạng chụp thẳng : h−ớng trục quang hai đầu đ−ờng đáy nằm ngang và song song với nhau và thẳng góc với đ−ờng đáy chụp ảnh γ = 0, ψ = 900. 1.5.3. Công thức xác định tọa độ điểm chi tiết bằng ảnh mặt đất Xác định tọa độ điểm chi tiết A khi đã xác định các yếu tố định h−ớng của cặp ảnh và tọa độ đo đ−ợc trên cặp ảnh của hai điểm ảnh cùng tên a1 và a2. Đó chính là công thức giao hội thuận đo ảnh từ hai đầu đ−ờng đáy của cặp ảnh lập thể. Công thức này đơn giản hay phức tạp tùy thuộc vào dạng chụp của cặp ảnh lập thể mặt đất. 23 Hình 1.7. Xác định tọa độ điểm chi tiết bằng ảnh mặt đất Trong tr−ờng hợp tổng quát, tọa độ điểm chi tiết sẽ đ−ợc xác định theo công thức: ⎟⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ′++′ ′++′ ′++′ = ⎟⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎜ ⎝ ⎛ 2211 2211 2211 2 1 ZNBZN YNBYN XNBXN Z Y X z y x (1.1) trong đó: X, Y, Z - tọa độ điểm chi tiết, BX, BY, BZ, - các thành phần tọa độ của đ−ờng đáy chụp ảnh, X’1, Y’1, Z’1 - tọa độ điểm ảnh trái trong hệ không gian đo ảnh trái, X’2, Y’2, Z’2 - tọa độ điểm ảnh phải trong hệ không gian đo ảnh phải, N1, N2 - hệ số tỷ lệ tại điểm ảnh trái và điểm ảnh phải. 1.5.4. Độ chính xác tọa độ điểm chi tiết xác định bằng ảnh mặt đất Độ chính xác tọa độ điểm chi tiết phải dựa trên yêu cầu về độ chính xác bản đồ cần thành lập. Việc −ớc tính độ chính xác tọa độ điểm chi tiết đ−ợc tính dựa trên công thức đơn giản áp dụng cho dạng chụp xiên đều là: ⎪⎪ ⎪⎪ ⎭ ⎪⎪ ⎪⎪ ⎬ ⎫ ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛+Ψ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛+⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛= Ψ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛+⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛= ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛+Ψ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛+⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛= 2 2 2 42 2 12 2 12 2 42 2 2 2 2 2 2 42 2 12 2 12 sin sin sin Y f mY Bf mz Y Bf mzm Y Bf m Y B mm Y f mY Bf mx Y Bf mxm zpB Z pB Y xpB X (1.2) trong đó: mX, mY, mZ - sai số trung ph−ơng tọa độ điểm chi tiết, 24 mx, mz, mp - sai số trung ph−ơng đo tọa độ điểm ảnh và thị sai ngang, mB - sai số trung ph−ơng đ−ờng đáy chụp ảnh, B B - độ dài đ−ờng đáy chụp ảnh, f - tiêu cự máy chụp ảnh, x1, z1 - tọa độ điểm ảnh trái, Y - khoảng cách từ điểm chi tiết tới gốc tọa độ tâm chụp trái. Ψ - góc nằm ngang tại tâm chụp trái. Nhìn vào công thức 1.2 ta nhận thấy: - Sai số đo tọa độ điểm ảnh, sai số đo đ−ờng đáy ảnh h−ởng tới độ chính xác tọa độ điểm chi tiết tỉ lệ thuận với Y. - Sai số đo thị sai ngang ảnh h−ởng tỉ lệ thuận với Y2. - Điểm chi tiết càng xa đ−ờng đáy (Y càng lớn) thì càng sai nhiều. - Thành phần tọa độ Y có sai số lớn nhất so với thành phần X, Z. - Dạng chụp thẳng có độ chính xác điểm chi tiết cao hơn dạng chụp xiên đều (khi Ψ=900). 1.6. yêu cầu thực tiễn đặt ra cho đo ảnh mặt đất Trong lĩnh vực địa hình, sự xuất hiện các máy toàn đạc điện tử, máy định vị vệ tinh GPS đã đẩy mạnh công tác trắc địa lên một giai đoạn phát triển mới, tạo khả năng đo vẽ nhanh, độ chính xác cao. Tuy nhiên một số khó khăn truyền thống vẫn không thể v−ợt qua đ−ợc, đó là sự leo trèo của ng−ời đi máy, đi mia ở ngoài thực địa. Điều kiện làm việc với các ph−ơng tiện đó vừa vất vả, lệ thuộc nhiều vào thiên nhiên, khó cải thiện điều kiện an toàn lao động. Do mức độ khó khăn của địa hình, do nhịp độ sản xuất tại hiện tr−ờng, ng−ời trắc địa khó có đ−ợc một số l−ợng lớn các điểm đo trực tiếp và không thể ghi nhận các điểm đo trong cùng một thời điểm. Ai cũng rõ là chụp ảnh mặt đất cho phép ghi nhận thực địa (đối t−ợng đo vẽ) gần nh− trong cùng một thời điểm. Việc xác định các yếu tố cần khảo sát đ−ợc tiến hành trên mô hình lập thể. Do vậy có những −u điểm rõ rệt sau đây: 25 - Hạn chế đến mức tối đa các ảnh h−ởng của địa hình phức tạp, thời tiết và nhịp độ vận động từ các hoạt động tại hiện tr−ờng. - Đo đạc trên mô hình lập thể nên cải thiện đáng kể điều kiện làm việc của ng−ời trắc địa. - Tạo khả năng thuận lợi để ứng dụng các tiến bộ trong tự động hoá, ứng dụng nhiều ph−ơng pháp thích hợp để xử lý số liệu nâng cao độ chính xác và hiệu quả kinh tế. Trong lĩnh vực phi địa hình, việc đo vẽ các bề mặt kiến trúc là yêu cầu cấp thiết nhằm phục chế, l−u trữ các bản vẽ của các công trình quan trọng. Việc đo vẽ các đồ vật ở khoảng cách gần phục vụ mục đích nghiên cứu nghệ thuật, y tế... là rất cần thiết. Các nhiệm vụ trên đặt ra cho đo ảnh mặt đất giải quyết. Việc ứng dụng đo ảnh mặt đất trong đo vẽ địa hình và phi địa hình tuy có nhiều thuận lợi nh−ng đi theo công nghệ truyền thống của đo ảnh t−ơng tự sẽ không có tính khả thi về kỹ thuật, thời gian, hiệu quả và kinh tế. Trong điều kiện hiện tại và vì sự phát triển đa dạng của đo ảnh, sự lựa chọn ph−ơng pháp đo ảnh số là duy nhất hiện nay. 1.7. công nghệ đo ảnh số mặt đất Trong công nghệ đo ảnh số mặt đất từ đối t−ợng đo, thiết bị chụp ảnh, công cụ xử lý đ−ợc sản phẩm đo, nếu chụp ảnh đối t−ợng đo bằng máy kinh vĩ chụp ảnh chuyên dụng thì phải thông qua máy quét ảnh chuyên dụng để chuyển khuôn dạng t−ơng tự của “phim kính” sang dạng số sau đó nhập vào trạm đo ảnh số. Điều này dẫn đến một số khó khăn là: máy móc chụp ảnh khá cồng kềnh, các dạng chụp yêu cầu đặc biệt và chặt chẽ (chụp xiên đều, chụp giao nhau, chụp thẳng), “phim kính” đặc dụng thiếu thốn phải nhập ngoại, không đáp ứng đ−ợc yêu cầu sản phẩm số một cách nhanh chóng do phải quét ảnh... cho nên công nghệ số đi theo h−ớng truyền thống sẽ không hiệu quả về thời gian và kinh tế. 26 Hình 1.8. Công nghệ đo ảnh số mặt đất Sử dụng máy chụp ảnh số chuyên dụng (DMC, ADS40...), các máy này sản xuất chủ yếu phục vụ cho đo ảnh hàng không rất đắt tiền và hiện tại ở n−ớc ta ch−a nhập loại máy này. Hơn nữa ứng dụng nó chụp trong một không gian hẹp thì không kinh tế. Ph−ơng án sử dụng máy chụp ảnh số chuyên dụng cũng không khả thi. Máy chụp ảnh số phổ thông (non-metric digital camera) với độ phân giải cao xuất hiện nhiều trên thị tr−ờng có thể giải quyết khúc mắc ở t− liệu đầu vào trong công nghệ đo ảnh số. Bởi vì các lý do sau: - Máy chụp ảnh số: ngày càng có độ phân giải cao và ngày càng rẻ. - Công tác chụp ảnh gọn nhẹ, nhanh chóng, t− liệu chụp nhiều, khuôn dạng ảnh số dễ dàng nhập vào máy tính không cần máy quét ảnh. Việc áp dụng máy chụp ảnh số phổ thông vào công tác đo vẽ phi địa hình ở trên thế giới là khá phổ biến, nh−ng ở Việt Nam thì vẫn còn khá mới 27 mẻ. áp dụng loại máy này vào lĩnh vực địa hình với khoảng cách chụp lớn hơn 100m thì cả ở trên thế giới và Việt Nam đều ch−a thành công về độ chính xác. Vấn đề cần giải quyết là sự không chuyên dụng của máy chụp ảnh và các đặc tr−ng xử lý truyền thống của ảnh số nhằm nâng cao khả năng đo vẽ địa hình và phi địa hình ở Việt Nam, đây là h−ớng giải quyết cơ bản của luận văn. Kết luận ch−ơng 1: - Sự phát triển của công nghệ đo ảnh mà đỉnh cao là công nghệ ảnh số có ảnh h−ởng rất lớn đến khả năng đo vẽ hiện đại nói chung của trắc địa ảnh. - Lĩnh vực ứng dụng của đo ảnh số ngày càng đa dạng và t− liệu ảnh số phổ thông là một sự lựa chọn hợp lý trong thời điểm hiện tại khi đo vẽ địa hình tỷ lệ lớn và đo vẽ phi địa hình. - Việc phát triển các ứng dụng trong lĩnh vực địa hình tỷ lệ lớn và phi địa hình sử dụng ảnh số phổ thông tại Việt Nam cần đ−ợc quan tâm, phát triển và hoàn thiện. 28 Ch−ơng 2 máy chụp ảnh số phổ thông vμ ph−ơng pháp kiểm định Ch−ơng này giới thiệu về thiết bị thu nhận hình ảnh không chuyên dụng cho đo ảnh, đó là máy chụp ảnh số phổ thông. Nguyên lý tạo ảnh, nguyên nhân gây sai số vị trí điểm ảnh của máy chụp ảnh số phổ thông. Ph−ơng pháp kiểm định, thuật toán và ch−ơng trình kiểm định, phân tích các kết quả kiểm định. Từ đó khẳng định kiểm định máy chụp ảnh số là không thể thiếu và kết quả kiểm định máy chụp ảnh số phổ thông rất cần thiết trong đảm bảo độ chính xác của công tác đo vẽ ảnh. 2.1. máy chụp ảnh số phổ thông Máy chụp ảnh số phổ thông là loại máy ảnh số thông dụng trên thị tr−ờng phục vụ cho mục đích chính là chụp ảnh nghệ thuật. Đối với đo ảnh các máy chụp ảnh loại này có các thuật ngữ gọi là: non-metric digital camera, amateur digital camera, unprofessional digital camera [17]. Đó là các máy không chuyên dụng cho đo ảnh. Các loại máy này có độ phân giải ngày càng cao và giá thành rẻ, kiểu máy nhẹ nhàng, cơ động, dễ chụp và hiện đại. Hình 2.1. Máy chụp ảnh số Sony CyberShot Pro DSC-F828 Về đặc điểm cấu tạo, máy chụp ảnh số phổ thông có các phần chính nh−: thân máy chứa các bộ phận cấu thành, hệ thống kính vật cùng bộ điều chỉnh chế độ thu phóng, bộ cảm CCD nhận ảnh, các vi mạch điện tử, thẻ nhớ 29 l−u trữ hình ảnh chụp dạng số, các phím điều chỉnh các chức năng chụp theo phần mềm có trong máy. Ngoài ra, máy chụp ảnh số còn các bộ phận phụ trợ khác nh−: đèn Flash, màn hình hiển thị, pin sạc... Bảng 2.1. Một số máy chụp ảnh số phổ thông có độ phân giải tốt Hình dáng Đặc điểm chính Tên gọi : Sony CyberShot Pro DSC-F707 Hãng sản xuất : Sony, Nhật Bản Ra đời : 9 -2002 Kênh chụp: toàn sắc, hồng ngoại Bộ cảm CCD đơn: 5 triệu pixel Bộ nhớ : 128 MB Tên gọi : Sony CyberShot Pro DSC-F828 Hãng sản xuất : Sony, Nhật Bản Ra đời : 8 -2003 Kênh chụp: toàn sắc, hồng ngoại Bộ cảm CCD đơn: 8 triệu pixel Bộ nhớ : 256 MB Tên gọi : NIKON CoolPix 8700 Hãng sản xuất : Nikon, Nhật Bản Ra đời : 2003 Kênh chụp: toàn sắc, hồng ngoại Bộ cảm CCD đơn: 8 triệu pixel Bộ nhớ : 256 MB Nếu đặt máy chụp ảnh loại này trong sự so sánh với một số máy chụp ảnh kỹ thuật số chuyên dụng cho đo ảnh hàng không sẽ thấy rõ sự khác biệt về tính phổ thông và chuyên dụng. Một điều nữa là giá thành của máy chụp ảnh chuyên dụng đắt gấp khoảng 100 lần so với máy chụp ảnh số phổ thông. 30 Bảng 2.2. Một số máy chụp ảnh kỹ thuật số chuyên dụng Hình dáng Đặc điểm chính Tên gọi : DMC Hãng sản xuất : Z/I imaging, Mỹ Ra đời : 2002 Kênh chụp : toàn sắc, đỏ, lục, chàm, cận hồng ngoại Bộ cảm CCD tích hợp mảng: 106 triệu pixel Bộ nhớ : 840 GB Tên gọi : ADS-40 Hãng sản xuất : Leica Geosystems, Thụy Sĩ Ra đời : 7 - 2000 Kênh chụp: toàn sắc, đỏ, lục, chàm, cận hồng ngoại Bộ cảm CCD tích hợp hàng : 12000pixel/hàng/kênh đa phổ, 24000 pixel/hàng/kênh toàn sắc Bộ nhớ : 200-500 GB 2.2. Một số đặc tr−ng của ảnh số 2.2.1. ảnh số nmnmgmgmg nggg nggg ì−−−− − − )1,1()1,1()0,1( )1,1()1,1()0,1( )1,0()1,0()0,0( L LLLL L L Hình 2.2. Ma trận độ xám của ảnh số ảnh số là một mảng hai chiều của các phần tử ảnh có cùng kích th−ớc đ−ợc gọi là pixel (picture element). Mỗi pixel đ−ợc xác định bằng tọa độ hàng (i), tọa độ cột (j) và độ xám g(i,j). Độ xám của mỗi pixel đ−ợc mã hóa theo đơn vị thông tin là bit. Thông th−ờng pixel ảnh toàn sắc mã hóa theo 8bit=1byte tức là 28=256 bậc độ xám, pixel ảnh màu đ−ợc tổ hợp từ ba băng đỏ R(256), lục G(256), chàm B(256) t−ơng ứng với 24bit=3byte có 256x256x256 màu. 31 ảnh số có thể đ−ợc thu nhận thông qua máy quét ảnh t−ơng tự, máy chụp ảnh số hoặc SenSor quét của vệ tinh. 2.2.2. Độ phân giải của ảnh số Độ phân giải của t− liệu ảnh số là mối quan tâm hàng đầu của công nghệ đo ảnh số. Có hai loại độ phân giải cần quan tâm là độ phân giải không gian và độ phân giải độ xám * Độ phân giải không gian: Là khoảng cách hình học tối thiểu giữa hai đối t−ợng mà chúng phân chia và tách biệt với nhau trên ảnh. Biểu thị cho độ phân giải không gian là: kích cỡ pixel và DPI (Dot Per Inch). + Độ phân giải theo kích cỡ pixel thể hiện độ rộng của một pixel. Kích cỡ pixel càng nhỏ thì độ phân giải càng cao, th−ờng tính theo đơn vị μm + Độ phân giải DPI: là số l−ợng pixel chứa trong một inch (đơn vị đo l−ờng của Anh: 1inch = 25,4mm). Số pixel trên 1 inch càng nhiều thì độ phân giải càng cao. Hai cách biểu thị này có thể chuyển đổi cho nhau theo công thức: 25,4.103 Độ phân giải kích cỡ pixel = số pixel DPI μm 25,4.103 Độ phân giải DPI = kích cỡ pixel (2.1) Trong máy chụp ảnh số, ng−ời ta gọi độ phân giải của ảnh số theo số l−ợng pixel của bản thân ảnh số t−ơng ứng với số hàng nhân số cột của ảnh số, th−ờng lấy đơn vị là MP Mega Pixel (triệu điểm ảnh). Ví dụ nh− độ phân giải 5 triệu pixel, 8 triệu pixel gọi là 5 MP, 8 MP. * Độ phân giải độ xám (Radiometric): là sự thay đổi nhỏ nhất về độ xám mà hai pixel phân biệt đ−ợc với nhau trên ảnh. Thông th−ờng lấy 256 bậc để biểu thị độ xám trong ảnh toàn sắc và 224 (24 bit) bậc màu trong ảnh màu. Ngoài ra còn có độ phân giải phổ phụ thuộc vào sự cảm biến theo b−ớc sóng ánh sáng của bộ cảm SenSor, th−ờng quan tâm nhiều ở ảnh vệ tinh. 32 2.2.3. Nguyên lý tạo ảnh của máy chụp ảnh số Hình 2.3. Nguyên lý tạo ảnh của máy chụp ảnh số Nguyên lý tạo ảnh của máy chụp ảnh số cũng giống nh− nguyên lý tạo ảnh của máy chụp ảnh thông th−ờng. Điểm khác biệt lớn nhất của máy chụp ảnh số là không dùng phim halogel Bạc để l−u trữ hình ảnh với độ nhạy cao mà dùng bộ cảm biến ánh sáng CCD để l−u hình ảnh tạm thời kết hợp với bộ chuyển đổi A/D (Analog to Digital) để mã hóa tạo ảnh số l−u trữ trong đĩa cứng. CCD đóng vai trò là “phim” trong máy chụp ảnh số. 2.2.4. Bộ cảm CCD Bộ cảm CCD (Charge Coupled Device) là một thiết bị tích điện kép đ−ợc sáng chế bởi các nhà khoa học của phòng thí nghiệm Bell bang New Jerney Mỹ những năm 60 của thế kỷ tr−ớc. CCD đ−ợc ứng dụng rộng rãi trong ngành chụp ảnh, quét ảnh, quay phim số, thiên văn học [20] ... Hình 2.4. Một số CCD nhìn ở bên ngoài Mảng CCD gồm tập hợp các tế bào quang điện rất nhỏ làm bằng chất bán dẫn nhạy sáng (photodiot) tựa trên hợp chất silic, mỗi tế bào quang điện t−ơng ứng là một pixel. Số l−ợng và kích cỡ các tế bào quang điện cùng với độ lớn của mảng CCD chính là yếu tố quyết định độ phân giải của ảnh số. 33 Khi ánh sáng đập lên CCD, c−ờng độ ánh sáng giải phóng điện tử trên mỗi tế bào quang điện, sau đó chuyển thành dòng điện nhỏ có c−ờng độ tuỳ thuộc vào c−ờng độ chiếu sáng trên mỗi tế bào quang điện, tức là liên quan tới số l−ợng điện tử đ−ợc giải thoát và đ−ợc mã hóa thành độ xám l−u trữ theo vị trí của các sensor-pixel thành phần tạo nên ảnh số và chuyển vào bộ nhớ. Hình 2.5. Nguyên lý tạo ảnh trên CCD Từ khi CCD ra đời nó đã thống trị trong các lĩnh vực liên quan đến công nghệ ảnh số vì CCD có nhiều −u điểm nh−: độ nhiễu nhỏ (các sensor t−ơng ứng đ−ợc đặt cố định và dùng chung một nguồn điện), chất l−ợng l−ợng tử và chuyển đổi số cao, thu phóng dễ dàng (thay đổi độ phân giải), khả năng giảm nhiễu phản xạ tốt... tuy vậy CCD cũng có một số nh−ợc điểm: vì phải có quá nhiều sensor chip trên khung CCD dẫn tới phải chuyển đổi nhiều tín hiệu điện cùng một lúc, tốc độ ghi ảnh chậm, khó có thể nâng cao độ phân giải nếu cứ phải giảm nhỏ kích cỡ của tế bào quang điện. Đối trọng với CCD, từ giữa những năm 90 thế kỉ tr−ớc phòng thí nghiệm phản lực của NASA (Mỹ) đã giới thiệu công nghệ CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor) [21] kết hợp tất cả các bộ phận nh− sensor, đọc ảnh, xử lý chuyển đổi trên một chip nên tốc độ ghi ảnh “pixel động” nhanh, tốn ít năng l−ợng... nó đ−ợc dùng rất nhiều trong công nghệ quay video số, chụp ảnh số, công nghệ vi mạch... CMOS là công nghệ nano có yêu cầu kỹ thuật chế tạo rất cao và đắt tiền...Phần lớn các máy chụp ảnh số hiện nay đều vẫn dùng CCD. Hiện nay, vị trí, kích th−ớc của các sensor trên CCD đ−ợc chế tạo, sắp xếp rất chính xác. Bởi vậy, quá trình lộ quang nhanh và ghi ảnh của bản thân 34 mặt CCD không ảnh h−ởng đến vị trí điểm ảnh hay nói chính xác hơn là ảnh h−ởng rất bé. Vậy nguyên nhân chính của sự xê dịch vị trí điểm ảnh của bản thân máy chụp ảnh sẽ nằm ở hệ thống kính vật. 2.3. hệ thống kính vật của máy chụp ảnh số Hình 2.6. Hệ thống kính vật của máy chụp ảnh số Hệ thống kính vật của máy chụp ảnh số là một tổ hợp của các thấu kính hội tụ và phân kì loại bỏ sắc sai, cầu sai và để có khả năng thay đổi tiêu cự theo chế độ thu phóng (Zoom) nhằm tạo ảnh hội tụ rõ nét trên CCD. Hệ thống kính vật loại này tuy chất l−ợng rất cao (tạo ảnh rất nét) nh−ng độ chính xác hình học thì lại thua kém kính vật của máy chụp ảnh chuyên dụng (RC30, RMK-TOP, DMC, ADS-40). Có nghĩa là sai số méo hình kính vật lớn dẫn tới sự xê dịch vị trí điểm lớn. Một đặc điểm nữa là sự thu phóng chính là nguyên nhân gây thay đổi tiêu cự dẫn tới cả sự thay đổi tọa độ điểm chính ảnh và hệ số méo hình. Trong đo ảnh thì các yếu tố rất quan trọng này cần giữ đ−ợc sự ổn định vì nó ảnh h−ởng rất lớn tới độ chính xác của các kết quả đo cuối cùng. Nh− vậy, vấn đề mấu chốt ở đây là phải có chế độ chụp “ổn định” trong mức độ cho phép, và phải kiểm nghiệm các yếu tố định h−ớng trong, các hệ số méo hình của hệ thống kính vật máy chụp ảnh số phổ thông. 2.4. Kiểm định máy chụp ảnh số phổ thông 2.4.1. Sự cần thiết phải kiểm định Trong đo ảnh, các sai số hệ thống gây nên sai lệch vị trí điểm ảnh cần đ−ợc loại trừ, các sai số này bao gồm: - Sai số do chiết quang khí quyển và độ cong trái đất, 35 - Sai số biến dạng phim ảnh, - Sai số do độ sai lệch các yếu tố định h−ớng trong, - Sai số méo hình kính vật. Đối với đo ảnh khoảng cách gần dùng máy chụp ảnh số phổ thông: sai số do chiết quang, độ cong trái đất ch−a cần quan tâm vì khoảng cách chụp gần trong không gian hẹp. Sai lệch biến dạng phim ảnh là nói đến chụp ảnh truyền thống, sai số này hiệu chỉnh nhờ các mấu khung tọa độ, tuy nhiên ảnh số của máy chụp ảnh số phổ thông không có mấu khung tọa độ, ảnh số này đ−ợc tạo nên nhờ mảng CCD. Công nghệ nano sắp xếp các tế bào quang điện tạo mảng CCD là rất chính xác, sự tạo ảnh trên CCD ở phần 2.2.4 là gần nh− không có sai số, sai số này sẽ đ−ợc kiểm định và hiệu chỉnh tổng hợp cùng sai số méo hình. Hệ thống kính vật của máy chụp ảnh số phổ thông tuy chất l−ợng cao, cho hình ảnh nét nh−ng ảnh số đ−ợc tạo chỉ nhằm mục đích nghệ thuật, sự xê dịch vị trí điểm ảnh bởi méo hình kính vật rất lớn vì tính không chuyên dụng cho đo ảnh và chế độ thu phóng lúc chụp. Nh− vậy, các thông số kiểm định ảnh của máy chụp ảnh số phổ thông là các yếu tố định h−ớng trong là tiêu cự, tọa độ điểm chính ảnh và các hệ số méo hình. Các thông số này là một phần không thể thiếu của đo ảnh nói chung, nó phục vụ công tác định h−ớng trong khôi phục chùm tia xây dựng mô hình, hiệu chỉnh sự xê dịch vị trí điểm ảnh nâng cao độ chính xác. Nếu không có các thông số này ảnh số phổ thông chỉ có ý nghĩa “nghệ thuật” thuần tuý. Khi nhà sản xuất cung cấp máy chụp ảnh số phổ thông thì chỉ cung cấp khoảng tiêu cự dao động, không cung cấp tọa độ điểm chính ảnh, hệ số méo hình. Do vậy vấn đề kiểm định các thông số máy chụp ảnh số phổ thông là nhiệm vụ cần quan tâm hàng đầu. 2.4.2. Các ph−ơng pháp kiểm định a. Ph−ơng pháp kiểm định trong phòng thí nghiệm * Kiểm định máy chụp ảnh sử dụng thiết bị chuyên dụng đắt tiền đặt trong phòng thí nghiệm nh− máy chuẩn trực nh− ở hình 2.7. Công việc này 36 chủ yếu dành cho kiểm định các thông số của máy chụp ảnh hàng không chuyên dụng. Hình 2.7. Phòng kiểm định máy chụp ảnh Carl Zeiss, Oberkochen, Đức * Kiểm định ảnh khi chụp các makét chuẩn (l−ới chuẩn) với khoảng cách rất gần ở các vị trí góc nhìn khác nhau, đo vẽ và tính toán các thông số kiểm định. Công tác kiểm định này có tính đơn giản, nhanh chóng và khả thi cao. Các kết quả đạt đ−ợc có thể áp dụng cho đo ảnh phi địa hình trong khoảng cách gần. b. Công tác tự kiểm định tại thực địa Hình 2.8. Tự kiểm định bằng các điểm khống chế tại thực địa 37 Khi chụp ảnh tại thực địa dùng để phục vụ đo vẽ, bố trí thêm một vài điểm khống chế kiểm tra khi xử lý định h−ớng tự hiệu chỉnh các sai lệch vị trí điểm ảnh cho mô hình. Ph−ơng pháp này buộc phải đo vẽ các điểm khống chế nhiều hơn trong từng mô hình dẫn tới phần ngoại nghiệp lại tăng lên, độ chính xác của các điểm khống chế cũng cần quan tâm đặc biệt hơn, vì nó ngoài nhiệm vụ định h−ớng mô hình còn phải kiểm định các thông số máy chụp ảnh. Các thông số hiệu chỉnh bị triệt tiêu trong quá trình định h−ớng, nên lúc đo vẽ thì không có các thông số này để hiệu chỉnh vị trí điểm ảnh dẫn tới độ chính xác các điểm chi tiết không đ−ợc đảm bảo. Ph−ơng pháp này không có tính khả thi về hiệu quả kỹ thuật và kinh tế. c. Công tác kiểm định với các bãi kiểm định chuẩn Xây dựng một bãi kiểm định chuẩn đơn giản bao gồm các điểm chuẩn từ các đ−ờng chuẩn thẳng đứng hoặc các điểm đ−ợc đánh dấu rõ nét đ−ợc đo vẽ ngoại nghiệp cẩn thận, có các điểm gần và xa, tiến hành chụp ảnh, đo vẽ trên ảnh và tính toán các thông số kiểm định theo thuật toán và ch−ơng trình kiểm định xây dựng nên. Hình 2.9. Bãi kiểm định chuẩn Công việc kiểm định với bãi kiểm định chuẩn đơn giản, không tốn kém, dễ thực hiện, đảm bảo yêu cầu kiểm định mà tính chất chụp ảnh lại giống thực tế (khi chụp ảnh cho đo vẽ địa hình). 38 2.4.3. Lựa chọn hàm toán học hiệu chỉnh sai số méo hình kính vật Tìm hiểu các hàm toán học hiệu chỉnh các sai số hệ thống đặc biệt là sai số méo hình kính vật là một vấn đề cơ bản của đo ảnh. Đã có rất nhiều nhà khoa học đã đ−a ra các công thức hiệu chỉnh khác nhau: a. Công thức đa thức tổng quát: ⎪⎭ ⎪⎬⎫++++++++++=Δ ++++++++++=Δ L L 3 9 2 8 2 7 3 6 2 54 2 3210 3 9 2 8 2 7 3 6 2 54 2 3210 ybxybyxbxbybxybxbybxbby yaxyayxaxayaxyaxayaxaax (2.2) Công thức do giáo s− A.H Lobanov (Nga) đ−a ra [9]. Công thức này hiệu chỉnh tổng quát các sai số hệ thống theo đa thức với số bậc tuỳ chọn. b. Công thức đa thức t−ơng quan: ⎪⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎭ ⎪⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎬ ⎫ ⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ −⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ −+⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ −+ +⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ −+⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ −+⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ −−++−=Δ ⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ −⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ −+⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ −+ +⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ −+⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ −++⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ −−+=Δ 2222 12 22 10 22 8 22 6 22 4321 2222 11 22 9 22 7 22 54 22 321 3 2 3 2 3 2 3 2 4 3 4 32 3 2 3 2 3 2 3 2 4 3 4 32 bybxabyxa bxyabxabyaxyaxayay bybxabxya byxabyaxyabxayaxax (2.3) Công thức do giáo s− H.Ebner (Đức) đề xuất hiệu chỉnh sai số hệ thống với 12 tham số, công thức này th−ờng đ−ợc sử dụng trong tăng dày khống chế ảnh theo thuật toán tự kiểm định, hoặc trong tr−ờng hợp phân tích tổng quát sự biến dạng hệ thống của phim ảnh. c. Công thức hiệu chỉnh của Brown ( ) ( ) ⎪⎪⎭ ⎪⎪⎬ ⎫ +−′−′= +−′−′= y x r dryyyy r drxxxx δ δ 0 0 (2.4) trong đó : yx, - tọa độ điểm ảnh đã hiệu chỉnh sai số méo hình, yx ′′, - trị đo tọa độ điểm ảnh, ( ) ( )2020 yyxxr −′+−′= - bán kính h−ớng tâm của điểm ảnh, 39 5 3 3 21 rKrKrKdr ⋅+⋅+⋅= - sai số do méo hình xuyên tâm, ( )[ ] ( )( ) ( )[ ] ( )( ⎪⎭ ⎪⎬ ⎫ −′−′+−′+= −′−′+−′+= 001 2 0 2 2 002 2 0 2 1 22 22 yyxxPyyrP yyxxPxxrP y x δ δ ) -sai số do méo hình tiếp tuyến Công thức này do giáo s− Brown (Mỹ) đ−a ra chủ yếu nhằm hiệu chỉnh sai số méo hình kính vật gồm hai loại: méo hình xuyên tâm (Radial Lens Distortion) và méo hình tiếp tuyến (Tangential Lens Distortion). Còn rất nhiều công thức khác nữa đã đ−ợc công bố, việc lựa chọn công thức hiệu chỉnh sai số méo hình kính vật cần tuân thủ hai tiêu chuẩn sau đây: * Phù hợp với quy luật méo hình: nếu công thức đ−ợc chọn phù hợp với quy luật hệ thống của sai số méo hình sẽ làm tăng độ chính xác (so với khi không hiệu chỉnh). Ng−ợc lại, sự không phù hợp quy luật sẽ làm giảm độ chính xác và rắc rối quá trình tính toán. * Phù hợp với phần mềm đo ảnh hiện thời: các phần mềm đo ảnh số hiện nay cho phép hiệu chỉnh sai số méo hình kính vật với các hệ số méo hình tuân theo công thức đã đóng gói lập sẵn, không tác động từ bên ngoài vào đ−ợc. Nếu khi tìm ra đ−ợc hệ số của các công thức khác mà không có cách nào nhập vào phần mềm để tiến hành hiệu chỉnh tọa độ ảnh trong quá trình đo thì điều này cũng vô nghĩa. Do vậy công thức cần phù hợp với khả năng hiệu chỉnh của phần mềm. Từ hai tiêu chí trên kết hợp với các công thức đã có, tác giả lựa chọn công thức 2.4 của giáo s− Brown để tiến hành kiểm định. Vì theo các nghiên cứu của các nhà khoa học trên thế giới [22],[23],[24] đã chứng minh và sử dụng công thức 2.4 phù hợp với quy luật méo hình của hầu hết các kính vật máy chụp ảnh. Phần mềm ImageStation của Intergraph trên trạm đo ảnh số cho phép sử dụng công thức 2.4 để hiệu chỉnh sai số méo hình [26]. Do vậy lựa chọn công thức 2.4 của Brown đem lại tính đơn giản, phù hợp và khả thi. 40 2.4.4. Bản chất của méo hình kính vật a. Méo hình xuyên tâm (Radial Lens Distortion) Hình 2.10. Méo hình xuyên tâm Nguyên nhân gây nên sai số méo hình xuyên tâm chủ yếu nằm trong bản thân chất l−ợng kính vật, đó là sự chế tạo các thấu kính không đ−ợc chuẩn về chiết suất nh− thiết kế, môi tr−ờng lắp ráp các thấu kính. Sai số này khá lớn đối với máy chụp ảnh số phổ thông vì tính không chuyên dụng cho đo ảnh. Hiệu chỉnh sai số méo hình xuyên tâm theo công thức của Brown Hình 2.11. Hiệu chỉnh sai số méo hình xuyên tâm 41 b. Méo hình tiếp tuyến (Tangential Lens Distortion) Hình 2.12. Sự lắp ráp không đồng trục của hệ thống kính vật Nguyên nhân gây nên sai số vị trí điểm ảnh do méo hình tiếp tuyến chủ yếu nằm ở sự lắp ráp không đồng trục giữa các thấu kính của hệ thống kính vật máy chụp ảnh. Sai số này rất lớn đối với máy chụp ảnh số phổ thông vì sự thu phóng lúc chụp ảnh chính là sự thay đổi khoảng cách giữa các thấu kính nhằm thay đổi tiêu cự, gây nên sự không ổn định của trục quang chính. Hình 2.13. Hiệu chỉnh méo hình tiếp tuyến theo công thức Brown 2.4.5. Thuật toán kiểm định Xuất phát từ công thức của bài toán nghịch trong đo ảnh mặt đất: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ( ) ( ) ( ) )⎪⎪⎭ ⎪⎪⎬ ⎫ −+−+− −+−+−=−Δ+′ −+−+− −+−+−=−Δ+′ SSS SSS SSS SSS ZZcYYbXXa ZZcYYbXXafzzz ZZcYYbXXa ZZcYYbXXa fxxx 222 333 0 222 111 0 (2.5) 42 trong đó: XS, YS, ZS - tọa độ tâm chụp trong hệ tọa độ điểm địa vật, ai, bi, ci - các cosin chỉ h−ớng chứa các góc xoay của ảnh κωϕ ,, , X, Y, Z - tọa độ các điểm kiểm định của bãi kiểm định, f, x0, z0 - các yếu tố định h−ớng trong, zx ′′, - trị đo tọa độ điểm ảnh, - số hiệu chỉnh tọa độ ảnh do sai số méo hình kính vật. zx ΔΔ , ( )( ) ( )[ ] ( )( ) ( )( ) ( )[ ] ( )( ⎪⎭⎪⎬ ⎫ −′−′+−′++++−′−=Δ −′−′+−′++++−′−=Δ 001 2 0 2 2 4 3 2 210 002 2 0 2 1 4 3 2 210 22 22 zzxxPzzrPrKrKKzzz zzxxPxxrPrKrKKxxx ) (2.6) K1 , K2 , K3 , P1 , P2 – các hệ số méo hình xuyên tâm và tuyến tuyến * Từ (2.5) và (2.6) thành lập hệ ph−ơng trình sai số: PlxCtBv ,−⋅+⋅= (2.7) trong đó: v - véctơ số hiệu chỉnh tọa độ điểm ảnh đo ⎥⎥ ⎥⎥ ._.3 (KHU 1) Object Statistics Point Id Type VX VY VZ V(XYZ) ComputX ComputY ComputZ Given X Given Y Given Z 1001 Control -0.010 -0.001 0.015 0.018 429406.158 26238.660 -37.110 429406.168 26238.661 -37.125 1002 Check -0.046 -0.146 0.037 0.158 429452.445 26276.071 -41.331 429452.491 26276.217 -41.368 1003 Control 0.005 -0.003 -0.012 0.013 429512.877 26360.249 -48.750 429512.872 26360.252 -48.738 1004 Control 0.009 0.003 -0.009 0.013 429378.759 26308.209 -25.351 429378.750 26308.206 -25.342 1005 Check -0.087 -0.062 0.002 0.107 429427.314 26372.302 -25.828 429427.401 26372.364 -25.830 1006 Check -0.040 -0.075 -0.012 0.086 429479.728 26427.614 -27.486 429479.768 26427.689 -27.474 1007 Control -0.001 0.000 0.003 0.003 429549.447 26510.799 -23.542 429549.448 26510.799 -23.545 1008 Control -0.003 0.000 0.003 0.004 429544.311 26670.974 32.713 429544.314 26670.974 32.710 1009 Check -0.023 0.396 0.022 0.397 429436.760 26532.036 17.938 429436.783 26531.640 17.916 Exterior Orientation Strip Id Photo Id X Y Z Omega Phi Kappa Status 1 643 429467.933 26126.443 -5.626 1.518 0.092 -0.026 Used 1 637 429431.729 26130.934 -6.112 1.561 0.036 0.006 Used Photo-T Parameters and Results for Project 638-644 (KHU 1) Object Statistics Point Id Type VX VY VZ V(XYZ) ComputX ComputY ComputZ Given X Given Y Given Z 1001 Control -0.010 0.001 0.015 0.018 429406.158 26238.662 -37.110 429406.168 26238.661 -37.125 1002 Check -0.031 -0.151 0.028 0.156 429452.460 26276.066 -41.340 429452.491 26276.217 -41.368 1003 Control 0.005 -0.003 -0.012 0.014 429512.877 26360.249 -48.750 429512.872 26360.252 -48.738 1004 Control 0.009 0.002 -0.009 0.013 429378.759 26308.208 -25.351 429378.750 26308.206 -25.342 1005 Check -0.089 -0.044 0.006 0.099 429427.312 26372.320 -25.824 429427.401 26372.364 -25.830 1006 Check -0.030 -0.064 -0.006 0.071 429479.738 26427.625 -27.480 429479.768 26427.689 -27.474 1007 Control -0.001 0.000 0.003 0.004 429549.447 26510.799 -23.542 429549.448 26510.799 -23.545 1008 Control -0.003 0.000 0.003 0.004 429544.311 26670.974 32.713 429544.314 26670.974 32.710 1009 Check -0.031 0.377 0.031 0.379 429436.752 26532.017 17.947 429436.783 26531.640 17.916 Exterior Orientation Strip Id Photo Id X Y Z Omega Phi Kappa Status 1 644 429467.946 26126.473 -5.637 1.528 0.125 -0.022 Used 1 638 429431.746 26130.888 -6.084 1.561 0.036 0.006 Used Phụ lục 2 Kết quả định h−ớng và kiểm tra mô hình: ảnh chụp 11-10-2003 khu 2 Photo-T Parameters and Results for Project 647-645 (KHU 2) Object Statistics Point Id Type VX VY VZ V(XYZ) ComputX ComputY ComputZ Given X Given Y Given Z 2001 Control -0.010 -0.001 0.004 0.011 430421.110 26536.449 -28.726 430421.120 26536.450 -28.730 2002 Control 0.013 -0.003 0.003 0.014 430515.386 26508.379 -20.978 430515.373 26508.382 -20.981 2004 Control 0.002 0.000 -0.009 0.009 430372.423 26653.879 -7.465 430372.421 26653.879 -7.456 2005 Check 0.007 0.084 0.045 0.096 430450.538 26657.019 -7.704 430450.531 26656.935 -7.749 2006 Check 0.040 -0.250 0.031 0.255 430548.519 26648.380 -7.645 430548.479 26648.630 -7.676 2007 Control -0.011 0.004 -0.005 0.013 430589.603 26603.067 -9.730 430589.614 26603.063 -9.725 2008 Check -0.188 -0.603 -0.076 0.636 430670.104 26714.711 33.618 430670.292 26715.314 33.694 2009 Control 0.005 -0.001 0.007 0.009 430477.287 26764.158 32.440 430477.282 26764.159 32.433 Exterior Orientation Strip Id Photo Id X Y Z Omega Phi Kappa Status 2 647 430423.622 26234.720 0.227 1.599 -0.056 -0.005 Used 2 645 430493.030 26224.566 2.886 1.522 0.037 0.029 Used Photo-T Parameters and Results for Project 648-646 (KHU 2) Object Statistics Point Id Type VX VY VZ V(XYZ) ComputX ComputY ComputZ Given X Given Y Given Z 2001 Control -0.001 0.000 0.004 0.004 430421.119 26536.450 -28.726 430421.120 26536.450 -28.730 2002 Control -0.002 0.001 -0.003 0.004 430515.371 26508.383 -20.984 430515.373 26508.382 -20.981 2004 Control 0.002 0.001 -0.002 0.003 430372.423 26653.880 -7.458 430372.421 26653.879 -7.456 2005 Check 0.014 0.333 0.033 0.335 430450.545 26657.268 -7.716 430450.531 26656.935 -7.749 2006 Control 0.004 -0.001 0.001 0.005 430548.483 26648.629 -7.675 430548.479 26648.630 -7.676 2008 Check -0.525 -1.100 -0.112 1.224 430669.767 26714.214 33.582 430670.292 26715.314 33.694 2009 Control -0.004 0.000 0.000 0.004 430477.278 26764.159 32.433 430477.282 26764.159 32.433 Exterior Orientation Strip Id Photo Id X Y Z Omega Phi Kappa Status 2 646 430493.030 26224.676 2.817 1.522 0.051 0.027 Used 2 648 430423.592 26234.840 0.246 1.593 -0.135 -0.004 Used Phụ lục 3 Kết quả định h−ớng và kiểm tra mô hình: ảnh chụp 20-02-2004 khu 1 Photo-T Parameters and Results for Project 823-819 (KHU 1) Point Id Type VX VY VZ V(XYZ) ComputX ComputY ComputZ Given X Given Y Given Z 1002 Control -0.003 -0.002 0.001 0.004 429393.407 26326.788 -29.599 429393.410 26326.790 -29.600 1003 Check -0.003 -0.140 0.054 0.150 429453.569 26376.259 -30.918 429453.572 26376.399 -30.972 1004 Check -0.026 -0.213 0.050 0.221 429482.466 26416.869 -33.159 429482.492 26417.082 -33.209 1005 Control -0.007 0.001 0.000 0.008 429503.930 26437.846 -36.408 429503.937 26437.845 -36.408 1006 Check 0.032 0.034 0.024 0.052 429422.787 26352.685 -30.494 429422.755 26352.651 -30.518 1007 Control 0.007 -0.002 -0.001 0.007 429548.248 26466.742 -40.646 429548.241 26466.744 -40.645 1008 Control 0.004 0.004 -0.001 0.006 429420.273 26249.177 -55.923 429420.269 26249.173 -55.922 1009 Check 0.011 -0.102 0.085 0.133 429439.296 26266.427 -54.774 429439.285 26266.529 -54.859 1010 Control 0.000 -0.142 0.082 0.164 429466.719 26295.215 -55.957 429466.719 26295.357 -56.039 1011 Check -0.001 -0.236 0.144 0.276 429470.084 26338.295 -52.883 429470.085 26338.531 -53.027 1012 Check 0.068 0.006 0.054 0.087 429494.254 26371.277 -49.803 429494.186 26371.271 -49.857 Strip Id Photo Id X Y Z Omega Phi Kappa Status 1 823 429431.799 26130.705 -5.879 1.244 0.020 -0.035 Used 1 819 429465.904 26140.087 -9.370 1.418 0.069 -0.034 Used Photo-T Parameters and Results for Project 826-820 (KHU 1) Point Id Type VX VY VZ V(XYZ) ComputX ComputY ComputZ Given X Given Y Given Z 1002 Control 0.001 0.000 0.004 0.004 429393.411 26326.790 -29.596 429393.410 26326.790 -29.600 1003 Check 0.009 0.068 0.033 0.077 429453.581 26376.467 -30.939 429453.572 26376.399 -30.972 1004 Check 0.033 0.290 0.012 0.292 429482.525 26417.372 -33.197 429482.492 26417.082 -33.209 1005 Control -0.006 0.000 -0.010 0.012 429503.931 26437.845 -36.418 429503.937 26437.845 -36.408 1006 Check 0.027 0.142 0.065 0.159 429422.782 26352.793 -30.453 429422.755 26352.651 -30.518 1007 Control 0.004 0.000 0.008 0.009 429548.245 26466.744 -40.637 429548.241 26466.744 -40.645 1008 Control -0.001 0.000 -0.001 0.002 429420.268 26249.173 -55.923 429420.269 26249.173 -55.922 1009 Check 0.062 0.083 0.006 0.104 429439.347 26266.612 -54.853 429439.285 26266.529 -54.859 1010 Control 0.092 0.111 0.002 0.144 429466.811 26295.468 -56.037 429466.719 26295.357 -56.039 1011 Check 0.053 0.004 0.108 0.121 429470.138 26338.535 -52.919 429470.085 26338.531 -53.027 1012 Check 0.062 0.160 0.032 0.175 429494.248 26371.431 -49.825 429494.186 26371.271 -49.857 Strip Id Photo Id X Y Z Omega Phi Kappa Status 1 826 429431.921 26130.588 -5.790 1.347 -0.114 -0.094 Used 1 820 429466.113 26139.941 -9.316 1.417 0.076 -0.034 Used Phụ lục 4 Kết quả định h−ớng và kiểm tra mô hình: ảnh chụp 20-02-2004 khu 2 Photo-T Parameters and Results for Project 837-839 (KHU 2) Point Id Type VX VY VZ V(XYZ) ComputX ComputY ComputZ Given X Given Y Given Z 2001 Check 0.043 0.046 -0.268 0.276 430461.165 26658.101 -8.378 430461.122 26658.055 -8.110 2002 Control 0.000 -0.002 -0.055 0.055 430504.443 26661.901 -8.285 430504.443 26661.903 -8.230 2003 Check 0.012 0.094 -0.146 0.174 430546.805 26657.095 -6.823 430546.793 26657.001 -6.677 2005 Check 0.080 0.144 0.085 0.185 430609.464 26590.033 -12.524 430609.384 26589.889 -12.609 2006 Check 0.049 0.216 0.176 0.283 430635.912 26552.055 -14.007 430635.863 26551.839 -14.183 2007 Control -0.006 0.008 0.077 0.078 430646.801 26508.682 -14.333 430646.807 26508.674 -14.410 2012 Control 0.002 -0.019 -0.129 0.130 430594.145 26400.403 -21.228 430594.143 26400.422 -21.099 2104 Check -0.027 -0.040 0.009 0.049 430592.876 26627.385 -10.004 430592.903 26627.425 -10.013 2108 Control 0.005 0.012 0.106 0.107 430509.193 26456.347 -23.987 430509.188 26456.335 -24.093 2109 Check 0.054 0.170 0.224 0.286 430523.991 26450.770 -22.602 430523.937 26450.600 -22.826 2110 Check 0.130 0.239 0.235 0.359 430551.073 26438.124 -21.861 430550.943 26437.885 -22.096 Strip Id Photo Id X Y Z Omega Phi Kappa Status 2 839 430493.011 26224.530 3.859 1.474 -0.158 0.002 Used 2 837 430423.627 26234.832 0.647 1.534 -0.333 -0.022 Used Photo-T Parameters and Results for Project 838-840 (KHU 2) Point Id Type VX VY VZ V(XYZ) ComputX ComputY ComputZ Given X Given Y Given Z 2001 Check 0.123 0.709 -0.320 0.788 430461.245 26658.764 -8.430 430461.122 26658.055 -8.110 2002 Control -0.007 0.000 -0.052 0.053 430504.436 26661.903 -8.282 430504.443 26661.903 -8.230 2003 Check -0.031 0.091 -0.054 0.110 430546.762 26657.092 -6.731 430546.793 26657.001 -6.677 2005 Check 0.072 0.189 0.242 0.315 430609.456 26590.078 -12.367 430609.384 26589.889 -12.609 2006 Check -0.187 -0.047 0.369 0.416 430635.676 26551.792 -13.814 430635.863 26551.839 -14.183 2007 Control 0.005 0.000 0.073 0.073 430646.812 26508.674 -14.337 430646.807 26508.674 -14.410 2012 Control -0.008 -0.008 -0.123 0.123 430594.135 26400.414 -21.222 430594.143 26400.422 -21.099 2104 Check -0.100 -0.139 0.122 0.210 430592.803 26627.286 -9.891 430592.903 26627.425 -10.013 2108 Control 0.010 0.008 0.102 0.102 430509.198 26456.343 -23.991 430509.188 26456.335 -24.093 2109 Check 0.039 0.069 0.222 0.236 430523.976 26450.669 -22.604 430523.937 26450.600 -22.826 2110 Check 0.087 0.113 0.291 0.324 430551.030 26437.998 -21.805 430550.943 26437.885 -22.096 Strip Id Photo Id X Y Z Omega Phi Kappa Status 2 840 430492.983 26224.513 3.624 1.481 -0.348 -0.016 Used 2 838 430423.616 26234.637 0.658 1.528 -0.465 -0.022 Used Phụ lục 5 Tọa độ một số điểm chi tiết đo trên mô hình và đo trực tiếp ngoài thực địa STT X (M) Y(M) Z(M) đo ảnh Z(M) đo trực tiếp DZ 1 429396.881 26328.413 -31.10 -30.84 -0.26 2 429408.617 26290.336 -54.19 -54.53 0.34 3 429425.094 26310.630 -54.17 -54.55 0.38 4 429442.223 26303.348 -54.80 -54.93 0.13 5 429441.912 26270.887 -55.26 -55.66 0.4 6 429464.217 26291.637 -56.27 -56.41 0.14 7 429473.129 26331.171 -58.33 -58.58 0.25 8 429466.360 26333.089 -53.56 -53.94 0.38 9 429515.356 26353.528 -60.62 -60.97 0.35 10 429500.369 26380.393 -49.71 -50.08 0.37 11 429477.449 26369.914 -50.73 -51.18 0.45 12 429447.667 26367.474 -32.39 -32.69 0.3 13 429460.643 26393.150 -33.78 -33.63 -0.15 14 429495.301 26407.874 -47.86 -48.25 0.39 15 429494.828 26430.820 -36.38 -36.59 0.21 16 429511.883 26444.674 -37.85 -38.13 0.28 17 429525.234 26447.936 -43.61 -43.94 0.33 18 429528.111 26461.262 -39.88 -39.89 0.01 19 429442.628 26330.964 -53.91 -54.26 0.35 Phụ lục 6 Kết quả tính toán khối l−ợng khai thác tại mỏ lộ thiên Cọc Sáu (từ ngày 11-10-2003 đến ngày 20-02-2004) Tính khối l−ợng giữa hai DTM bằng phần mềm MGE Terrain analys Giới hạn tính khu Đông Nam (khu 1): #1 429408.438 26327.745 #2 429479.149 26398.456 #3 429514.504 26363.101 #4 429443.793 26292.390 Area: 5000 m2 DTM 637-643 (9h30 ngay 11-10-2003) DTM 826-840 (10h05 ngay 20-02-2004) Volume Result by MGE Terrain analys V = 46067 m3 Giới hạn tính khu Đông Bắc (khu 2): #1 430424.050 26624.250 #2 430424.050 26674.250 #3 430574.050 26624.250 #4 429443.793 26674.250 Area: 7500 m2 DTM 648-646 (11h50 ngay 11-10-2003) DTM 837-839 (11h57 ngay 20-02-2004) Volume Result by MGE Terrain analys V = 5254 m3 Phụ lục 7 Mã nguồn một số hàm và thủ tục giải bài toán kiểm định ảnh unit Calculation_Calibration; (*APP: CALIBRATION CAMERA FOR NON-METRIC DIGITAL CAMERA AND AERIAL CAMERA PROGRAMER : TRAN TRUNG ANH OFF : DEPARMENT OF PHOTOGRAMMETRY. HA NOI UNIVERSITY OF MINING&GEOLOGY ADD : DONG NGAC - TU LIEM - HA NOI TEL : (84)4.8387987 - (84)912090304 EMAIL: TRUNGANH7885@YAHOO.COM PROGRAM LANGUAGE : BORLAND DELPHI. ENTERPRISE VERSION 7.0 *) interface uses Classes,SysUtils,Dialogs ; type TMyThread = class(TThread) private Procedure Calculation; protected procedure Execute; override; // Main thread execution published constructor CreateIt; destructor Destroy; override; end; type TIC=Record PN:String; x,y:Real; PE:String; end; TCtr=Record PN:String; X,Y,Z:Real; PE:String; end; Const KTra='KT';Loai='Loai';Nghin=1000;Nghin2=1000000;Nghin4=1000000000000; var IC:Array of TIC; KC:Array of TCtr; AE,ER:Array[0..17]of Real; AX:Array[0..10]of Real; NE:Array[0..160]of Real; implementation uses windows,Camera,ExCamera, MAIN, Hansai, KQtinh, VCF1; Procedure RotateMatrix(Matdat:Boolean;phi,omega,kapa:Real;Var AX:Array of Real); Begin if not Matdat then begin AX[1]:=Cos(phi)*Cos(kapa)-Sin(phi)*Sin(omega)*Sin(kapa); AX[2]:=-Cos(phi)*Sin(kapa)-Sin(phi)*Sin(omega)*Cos(kapa);; AX[3]:=-Sin(phi)*Cos(omega); AX[4]:=Cos(omega)*Sin(kapa); AX[5]:=Cos(omega)*Cos(kapa); AX[6]:=-Sin(omega); AX[7]:=Sin(phi)*Cos(kapa)+Cos(phi)*Sin(omega)*Sin(kapa); AX[8]:=-Sin(phi)*Sin(kapa)+Cos(phi)*Sin(omega)*Cos(kapa);; AX[9]:=Cos(phi)*Cos(omega); end else begin //According to LOBANOV for Close range AX[1]:=Cos(phi)*Cos(kapa)-Sin(phi)*Sin(omega)*Sin(kapa); AX[2]:=Sin(phi)*Cos(omega); AX[3]:=-Cos(phi)*Sin(kapa)-Sin(phi)*Sin(omega)*Cos(kapa); AX[4]:=-Sin(phi)*Cos(kapa)-Cos(phi)*Sin(omega)*Sin(kapa); AX[5]:=Cos(phi)*Cos(omega); AX[6]:=Sin(phi)*Sin(kapa)-Cos(phi)*Sin(omega)*Cos(kapa); AX[7]:=Cos(omega)*Sin(kapa); AX[8]:=Sin(omega); AX[9]:=Cos(omega)*Cos(kapa); end; End; Procedure CorrectDistortion(xa,ya,x0,y0,K1,K2,K3,P1,P2:Real;Var xn,yn:Real); Var rd,dr,dx,dy:Real; Begin //According to Brown (Intergraph) rd:=Sqrt(Sqr(xa-x0)+Sqr(ya-y0)); dr:=K1+K2*Sqr(rd)+K3*Sqr(Sqr(rd)); dx:=P1*(Sqr(rd)+2*Sqr(xa-x0))+2*P2*(xa-x0)*(ya-y0); dy:=2*P1*(xa-x0)*(ya-y0)+P2*(Sqr(rd)+2*Sqr(ya-y0)); xn:=xa-(xa-x0)*dr+dx; yn:=ya-(ya-y0)*dr+dy; End; //Image coordinate point on photogrammetric spatial coordinate system Procedure XYZtoXNYNZN(Matdat:Boolean;X,Y,Z,f,x0,y0,XS,YS,ZS,hk:Real;AX:Array of Real;Var XN,YN,ZN,xt,yt:Real); begin XN:=AX[1]*(X-XS)+AX[4]*(Y-YS)+AX[7]*(Z-ZS); YN:=AX[2]*(X-XS)+AX[5]*(Y-YS)+AX[8]*(Z-ZS); ZN:=AX[3]*(X-XS)+AX[6]*(Y-YS)+AX[9]*(Z-ZS); if not Matdat then begin xt:=-f*XN/ZN+x0; yt:=-hk*f*YN/ZN+y0; end else begin xt:=f*XN/YN+x0; yt:=hk*f*ZN/YN+y0; end; end; //Setup image coordinate adjustment equations: one point has two equations Procedure SetupAEx(Matdat:Boolean;xa,ya,X,Y,Z,f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk:Re al;Var AE:Array of Real); var XN,YN,ZN,xt,yt:Real; begin RotateMatrix(Matdat,phi,omega,kapa,AX); XYZtoXNYNZN(Matdat,X,Y,Z,f,x0,y0,XS,YS,ZS,hk,AX,XN,YN,ZN,xt,yt); if not Matdat then begin AE[1]:=(AX[3]*(xa-x0)+AX[1]*f)/ZN;// dx/dXS AE[2]:=(AX[6]*(xa-x0)+AX[4]*f)/ZN;// dx/dYS AE[3]:=(AX[9]*(xa-x0)+AX[7]*f)/ZN;// dx/dZS AE[4]:=(AX[7]*(X-XS)-AX[1]*(Z-ZS))*f/ZN+(AX[9]*(X-XS)-AX[3]*(Z- ZS))*(xa-x0)/ZN;// dx/dphi AE[5]:=(AX[6]*(X-XS)*Sin(phi)+(Y-YS)*Cos(omega)-AX[6]*(Z- ZS)*Cos(phi))*(xa-x0)/ZN-f*Sin(kapa); // dx/domega end else begin AE[1]:=(AX[2]*(xa-x0)-AX[1]*f)/YN;// dx/dXS AE[2]:=(AX[5]*(xa-x0)-AX[4]*f)/YN;// dx/dYS AE[3]:=(AX[8]*(xa-x0)-AX[7]*f)/YN;// dx/dZS AE[4]:=(AX[4]*(X-XS)-AX[1]*(Y-YS))*f/YN-(AX[5]*(X-XS)-AX[2]*(Y- YS))*(xa-x0)/YN;// dx/dphi AE[5]:=(AX[8]*(X-XS)*Sin(phi)+AX[8]*(Y-YS)*Cos(phi)-(Z- ZS)*Cos(omega))*(xa-x0)/YN-f*Sin(kapa); // dx/domega end; AE[6]:=(ya-y0)/hk;// dx/dkapa AE[7]:=(xa-x0)/f;// dx/df AE[8]:=1;// dx/dx0 AE[9]:=0;// dx/dz0 AE[10]:=0;// dx/dhk AE[11]:=xt-xa;// Lx end; Procedure SetupAEy(Matdat:Boolean;xa,ya,X,Y,Z,f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk:Re al;Var AE:Array of Real); var XN,YN,ZN,xt,yt:Real; begin RotateMatrix(Matdat,phi,omega,kapa,AX); XYZtoXNYNZN(Matdat,X,Y,Z,f,x0,y0,XS,YS,ZS,hk,AX,XN,YN,ZN,xt,yt); if not Matdat then begin AE[1]:=(AX[3]*(ya-y0)+hk*AX[2]*f)/ZN;// dy/dXS AE[2]:=(AX[6]*(ya-y0)+hk*AX[5]*f)/ZN;// dy/dYS AE[3]:=(AX[9]*(ya-y0)+hk*AX[6]*f)/ZN;// dy/dZS AE[4]:=(AX[8]*(X-XS)-AX[2]*(Z-ZS))*hk*f/ZN+(AX[9]*(X-XS)-AX[3]*(Z- ZS))*(ya-y0)/ZN;// dy/dphi AE[5]:=(AX[6]*(X-XS)*Sin(phi)+(Y-YS)*Cos(omega)-AX[6]*(Z- ZS)*Cos(phi))*(ya-y0)/ZN-hk*f*Cos(kapa); // dy/domega end else begin AE[1]:=(AX[2]*(ya-y0)-hk*AX[3]*f)/YN;// dz/dXS AE[2]:=(AX[5]*(ya-y0)-hk*AX[6]*f)/YN;// dz/dYS AE[3]:=(AX[8]*(ya-y0)-hk*AX[9]*f)/YN;// dz/dZS AE[4]:=(AX[6]*(X-XS)-AX[3]*(Y-YS))*hk*f/YN-(AX[5]*(X-XS)-AX[2]*(Y- YS))*(ya-y0)/YN;// dz/dphi AE[5]:=(AX[8]*(X-XS)*Sin(phi)+AX[8]*(Y-YS)*Cos(phi)-(Z- ZS)*Cos(omega))*(ya-y0)/YN-hk*f*Cos(kapa); // dz/domega end; AE[6]:=-hk*(xa-x0);// dy/dkapa AE[7]:=(ya-y0)/f;// dy/df AE[8]:=0;// dy/dx0 AE[9]:=1;// dy/dz0 AE[10]:=(ya-y0)/hk;// dx/dhk AE[11]:=yt-ya;// Lz end; // Setup adjustment equations radial and tangential distortions Procedure SetupRTDx(bg:byte;x0,y0,xa,ya,xt,yt:Real;Var AE:Array of Real); var rd:Real; begin rd:=Sqrt(Sqr(xa-x0)+Sqr(ya-y0)); AE[bg+1]:=xa-x0; //dK1 AE[bg+2]:=(xa-x0)*Sqr(rd);//dK2 AE[bg+3]:=(xa-x0)*Sqr(Sqr(rd)); AE[bg+4]:=-(Sqr(rd)+2*Sqr(xa-x0)); AE[bg+5]:=-2*(xa-x0)*(ya-y0); AE[bg+6]:=xt-xa; end; Procedure SetupRTDz(bg:byte;x0,y0,xa,ya,xt,yt:Real;Var AE:Array of Real); var rd:Real; Begin rd:=Sqrt(Sqr(xa-x0)+Sqr(ya-y0)); AE[bg+1]:=ya-y0; AE[bg+2]:=(ya-y0)*Sqr(rd); AE[bg+3]:=(ya-y0)*Sqr(Sqr(rd)); AE[bg+4]:=-2*(xa-x0)*(ya-y0); AE[bg+5]:=-(Sqr(rd)+2*Sqr(ya-y0)); AE[bg+6]:=yt-ya; End; Procedure GiaiDH3(Matdat:Boolean;MaxNR:Word;Var LT,ndh:Word;Var f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk:Real;K1,K2,K3,P1,P2,df,dx0,dy0,dhk1,dh k2,dhk3,dhp1,dhp2:Real;Var OK:Boolean); Const IV=10; Var i,j,i1,m:Word; giaiOK,done:Boolean; xa,ya,X,Y,Z,PVV,Mo:Real; Begin //MessageBox(FrmKQtinh.Handle,PAnsiChar(IntToStr(IV)),PAnsiChar('DH '+IntToStr(ndh)),MB_OK+MB_ICONINFORMATION); LT:=0; OK:=False;done:=False; Repeat //Processing one Image until to satisfy sigma limit Inc(LT); InitialMT(NE); RotateMatrix(Matdat,phi,omega,kapa,AX); i:=0;ndh:=0; While i<=High(IC) do begin For j:=0 to High(KC) do if (IC[i].PN=KC[j].PN)and(IC[i].PELoai)and(KC[j].PEKTra) then //Start process begin xa:=IC[i].x;ya:=IC[i].y; CorrectDistortion(xa,ya,x0,y0,K1,K2,K3,P1,P2,xa,ya); X:=KC[j].X;Y:=KC[j].Y;Z:=KC[j].Z; SetupAEx(Matdat,xa,ya,X,Y,Z,f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk,AE); SetupNE(IV,1,AE,NE); SetupAEy(Matdat,xa,ya,X,Y,Z,f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk,AE); SetupNE(IV,1,AE,NE); Inc(ndh); end; Inc(i); end;//end while. i>High(IC) If (ndh*2)<IV then Exit;// Khong du diem de giai SolveNE(IV,True,NE,giaiOK,PVV); Mo:=0; if ndh*2>IV then Mo:=Sqrt(PVV/(ndh*2-IV)); GetSolution(IV,NE,AE,f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk,K1,K2,K3,P1,P2); ER[0]:=Mo;//SSTP nhom 1 if giaiOK then // Tinh SS cua an begin InverseNE(IV,NE);// khong suy bien For i1:=1 to IV do begin m:=Trunc(i1*(i1-1)/2+i1); if NE[m]<0 then Exit;// Co SS tho ER[i1]:=Mo*SQRT(NE[m]); end; end; if LT<=MaxNR then done:=CompareSigmaLimit(IV,NE,df,dx0,dy0,dhk1,dhk2,dhk3,dhp1,dhp2) else Exit;// Co SS tho until done;//satisfy sigma limit for image. orientation image. OK:=True;// Neu giai thanh cong End; ////////////// Procedure GiaiMH5(Matdat:Boolean;MaxNR:Word;Var LT,nmh:Word;f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk:Real;Var K1,K2,K3,P1,P2:Real;df,dx0,dy0,dhk1,dhk2,dhk3,dhp1,dhp2:Real;Var OK:Boolean); Const IV=5; Var i,j,i1,m:Word; giaiOK,done:Boolean; xa,ya,X,Y,Z,PVV,Mo,XN,YN,ZN,xt,yt:Real; Begin LT:=0; OK:=False;done:=False; RotateMatrix(Matdat,phi,omega,kapa,AX); Repeat //Processing one Image until to satisfy sigma limit Inc(LT); InitialMT(NE); i:=0;nmh:=0; While i<=High(IC) do begin For j:=0 to High(KC) do if (IC[i].PN=KC[j].PN)and(IC[i].PELoai)and(KC[j].PEKTra) then //Start process begin xa:=IC[i].x;ya:=IC[i].y; CorrectDistortion(xa,ya,x0,y0,K1,K2,K3,P1,P2,xa,ya); X:=KC[j].X;Y:=KC[j].Y;Z:=KC[j].Z; XYZtoXNYNZN(Matdat,X,Y,Z,f,x0,y0,XS,YS,ZS,hk,AX,XN,YN,ZN,xt,yt); SetupRTDx(0,x0,y0,xa,ya,xt,yt,AE); SetupNE(IV,1,AE,NE); SetupRTDz(0,x0,y0,xa,ya,xt,yt,AE); SetupNE(IV,1,AE,NE); Inc(nmh); end; Inc(i); end;//end while. i>High(IC) If nmh*2<IV then Exit;// Khong du diem de giai SolveNE(IV,True,NE,giaiOK,PVV); Mo:=0; if nmh*2>IV then Mo:=Sqrt(PVV/(nmh*2-IV)); // GetSolution(IV,NE,AE,f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk,K1,K2,K3,P1,P2); ER[16]:=Mo;//SSTP nhom 2 if giaiOK then // Tinh SS cua an begin InverseNE(IV,NE);// khong suy bien For i1:=1 to IV do begin m:=Trunc(i1*(i1-1)/2+i1); if NE[m]<0 then Exit;// Co SS tho ER[10+i1]:=Mo*SQRT(NE[m]); end; end; if LT<=MaxNR then done:=CompareSigmaLimit(IV,NE,df,dx0,dy0,dhk1,dhk2,dhk3,dhp1,dhp2) else Exit;// Co SS tho until done;//satisfy sigma limit for image. orientation image. OK:=True;// Neu giai thanh cong End; //////////////////////// Procedure GiaiDT8(Matdat:Boolean;MaxNR:Word;Var LT,ndt:Word;Var f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk,K1,K2,K3,P1,P2:Real;df,dx0,dy0,dhk1,dh k2,dhk3,dhp1,dhp2:Real;Var OK:Boolean); Const IV=15; Var i,j,i1,m,LT3,LT5,ndh,nmh:Word; giaiOK,done,OK3,OK5:Boolean; xa,ya,X,Y,Z,PVV,Mo,XN,YN,ZN,xt,yt,dK1,dK2,dK3,dP1,dP2:Real; Begin LT:=0; OK:=False;done:=False; Repeat //Processing one Image until to satisfy sigma limit Inc(LT); dK1:=K1;dK2:=K2;dK3:=K3;dP1:=P1;dP2:=P2; GiaiDH3(Matdat,MaxNR,LT3,ndh,f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk,K1,K2,K3, P1,P2,df,dx0,dy0,dhk1,dhk2,dhk3,dhp1,dhp2,OK3); GiaiMH5(Matdat,MaxNR,LT5,nmh,f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk,K1,K2,K3, P1,P2,df,dx0,dy0,dhk1,dhk2,dhk3,dhp1,dhp2,OK5); dK1:=dK1-K1;dK2:=dK2-K2;dK3:=dK3-K3;dP1:=dP1-P1;dP2:=dP2-P2; InitialMT(NE); RotateMatrix(Matdat,phi,omega,kapa,AX); i:=0;ndt:=0; While i<=High(IC) do begin For j:=0 to High(KC) do if (IC[i].PN=KC[j].PN)and(IC[i].PELoai)and(KC[j].PEKTra) then //Start process begin xa:=IC[i].x;ya:=IC[i].y; CorrectDistortion(xa,ya,x0,y0,K1,K2,K3,P1,P2,xa,ya); X:=KC[j].X;Y:=KC[j].Y;Z:=KC[j].Z; XYZtoXNYNZN(Matdat,X,Y,Z,f,x0,y0,XS,YS,ZS,hk,AX,XN,YN,ZN,xt,yt); SetupAEx(Matdat,xa,ya,X,Y,Z,f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk,AE); SetupRTDx(10,x0,y0,xa,ya,xt,yt,AE); SetupNE(IV,1,AE,NE); SetupAEy(Matdat,xa,ya,X,Y,Z,f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk,AE); SetupRTDz(10,x0,y0,xa,ya,xt,yt,AE); SetupNE(IV,1,AE,NE); Inc(ndt); end; Inc(i); end;//end while. i>High(IC) SetupMRMH(dK1,dK2,dK3,dP1,dP2,NE); If (ndt*2+5)<IV then Exit;// Khong du diem de giai SolveNE(IV,True,NE,giaiOK,PVV); Mo:=0; if (ndt*2+5)>IV then Mo:=Sqrt(PVV/(ndt*2+5-IV)); GetSolution(IV,NE,AE,f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk,K1,K2,K3,P1,P2); ER[16]:=Mo;//SSTP ER[0]:=Mo; if giaiOK then // Tinh SS cua an begin InverseNE(IV,NE);// khong suy bien For i1:=1 to IV do begin m:=Trunc(i1*(i1-1)/2+i1); if NE[m]<0 then Exit;// Co SS tho ER[i1]:=Mo*SQRT(NE[m]); end; end; if LT<=MaxNR then done:=CompareSigmaLimit(IV,NE,df,dx0,dy0,dhk1,dhk2,dhk3,dhp1,dhp2) else Exit;// Co SS tho until done;//satisfy sigma limit for image. orientation image. OK:=True;// Neu giai thanh cong End; //////////////////////// Function LoaiSSnho(Matdat:Boolean;f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk,K1,K2,K3,P1,P 2,DxzErr:Real):Word; Var i,j,L:Word; xa,ya,X,Y,Z,XN,YN,ZN,xt,yt:Real; Begin Result:=0;L:=0; RotateMatrix(Matdat,phi,omega,kapa,AX); i:=0; While i<=High(IC) do begin For j:=0 to High(KC) do if (IC[i].PN=KC[j].PN)and(KC[j].PEKTra) then //Start process begin xa:=IC[i].x;ya:=IC[i].y;IC[i].PE:=''; CorrectDistortion(xa,ya,x0,y0,K1,K2,K3,P1,P2,xa,ya); X:=KC[j].X;Y:=KC[j].Y;Z:=KC[j].Z; XYZtoXNYNZN(Matdat,X,Y,Z,f,x0,y0,XS,YS,ZS,hk,AX,XN,YN,ZN,xt,yt); if (ABS(xt-xa)>dxzErr)or(ABS(yt-ya)>dxzErr) then begin IC[i].PE:=Loai;Inc(L);end; end; Inc(i); end;//end Result:=L; End; Procedure TMyThread.Calculation; const Khongdu='Không đủ điểm tính'; giaiPTC='Giải phuơng trình chuẩn...'; NgichdaoPTC='Nghịch đảo phuơng trình chuẩn...'; TinhSS='Tính sai số của ẩn...'; DHanh='Định huớng ảnh ...#'; TinhHSMH='Tính hệ số méo hình...#'; Dongthoi='ĐH ảnh đồng thời Tính hệ số méo hình...'; SSTP='SSTP mo ...'; Label 1,2,3; var beginLine,stopLine,MaxNR,ndh,nmh,ndt,LL,LT3,LT5,LT8,nLoai,nLoaiP:Word; TypeFile,TypeCalMethod,IV,Nimage:Byte; ImageName:string; EndSLD,LoaiErr,KiemDinh,OK3,OK5,OK8:Boolean; df,dx0,dy0,dhk1,dhk2,dhk3,dhp1,dhp2,dxzErr, f,x0,y0,XS,YS,ZS,hk,phi,omega,kapa,K1,K2,K3,P1,P2:Real; BEGIN TinhXong:=False; //Lay kieu tinh, han sai GetSigmaLimit(TypeCalMethod,MaxNR,df,dx0,dy0,dhk1,dhk2,dhk3,dhp1,dhp2,dxz Err,LoaiErr); if FrmCamera.RGkdmh.ItemIndex=0 then KiemDinh:=True else KiemDinh:=False; if (TypeCalMethod=0) then IV:=10 else IV:=15; // MessageBox(FrmKQtinh.Handle,PAnsiChar(IntToStr(IV)),'gan',MB_OK+MB_ICONIN FORMATION); ER[16]:=-99; /// //Read image control points file With FrmKQtinh.REtientrinh.Lines do Begin if Matdat then Add('Dạng chụp ảnh mặt đất.......') else Add('Dạng chụp ảnh hàng không.......'); Add(TimeToStr(now)+' -> Kiểm tra định dạng số liệu KC kiểm định...'); if FrmMain.CheckF1BookKC > 0 then begin Add(TimeToStr(now)+' -> Lỗi định dạng điểm khống chế kiểm định');Exit;end; Add(TimeToStr(now)+' -> Kiểm tra định dạng số liệu đo tọa độ ảnh...'); if FrmMain.CheckF1BookSLD > 0 then begin Add(TimeToStr(now)+' -> Lỗi định dạng số liệu đo tọa độ ảnh');Exit;end; Add(TimeToStr(now)+' -> Đọc số liệu khống chế kiểm định...');ReadKC; if not CheckErrKC(IV)then Exit; //Read multi images coordinate data file Nimage:=0;beginLine:=1; Repeat //multi image Add(TimeToStr(now)+' -> Đọc tọa độ ảnh...');ReadICfile(beginLine,ImageName,stopLine,EndSLD); Add(TimeToStr(now)+' -> ảnh "'+ImageName+'" Số điểm đo '+IntToStr(High(IC)+1)); Add(TimeToStr(now)+' -> Khởi tạo ẩn số...');InitialVar(f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk,K1,K2,K3,P1,P2); Inc(Nimage); //orientation image LL:=0;nLoai:=0;nLoaiP:=0; Repeat 2:Inc(LL);if IV=10 then Add(TimeToStr(now)+' -> Tính riêng lẻ : Định huớng ảnh...'+IntToStr(LL)) else Add(TimeToStr(now)+' -> Tính sơ bộ...'); GiaiDH3(Matdat,MaxNR,LT3,ndh,f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk,K1,K2,K3, P1,P2,df,dx0,dy0,dhk1,dhk2,dhk3,dhp1,dhp2,OK3); if (OK3 and LoaiErr) then nLoai:=LoaiSSnho(Matdat,f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk,K1,K2,K3,P1,P2 ,dxzErr); //Loai SS nho //Add(TimeToStr(now)+' -> loại...'+IntToStr(nLoai)); if not OK3 then begin Add(TimeToStr(now)+' -> "'+ImageName+'"...Không thể xử lý. Bỏ qua'); Nimage:=Nimage-1;Goto 1;end; if ((LoaiErr)and((nLoai-nLoaiP)0)and(LL<MaxNR)) then begin nLoaiP:=nLoai; if ndh*2 Số điểm bị loại...'+IntToStr(nLoai)+'...Không đủ điểm để tính');Nimage:=Nimage- 1;Goto 1;end; Goto 2; end; // Loai SS nho if (not KiemDinh)and(OK3) then begin DislaySolution(Matdat,beginLine,Nimage,ImageName,AE,ER); Goto 1;end; if IV=10 then Add(TimeToStr(now)+' -> Tính riêng lẻ : Hệ số méo hình ...'+IntToStr(LL)); GiaiMH5(Matdat,MaxNR,LT5,nmh,f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk,K1,K2,K3, P1,P2,df,dx0,dy0,dhk1,dhk2,dhk3,dhp1,dhp2,OK5); if IV=15 then begin if (LoaiErr and((ndh*2+5) Số điểm bị loại...'+IntToStr(nLoai)+'...Không đủ điểm để tính');Nimage:=Nimage-1;Goto 1;end; Goto 3;//Dong thoi end; until ((LL>=MaxNR)or(LT3<=2)); // Rieng le if OK3 and OK5 then begin DislaySolution(Matdat,beginLine,Nimage,ImageName,AE,ER);Goto 1;end else begin Nimage:=Nimage-1;Goto 1;end; //Dong thoi 3:Add(TimeToStr(now)+' -> Tính đồng thời: ĐH ảnh và hệ số méo hình..."'+ImageName+'"'); GiaiDT8(Matdat,MaxNR,LT8,ndt,f,x0,y0,XS,YS,ZS,phi,omega,kapa,hk,K1,K2,K3, P1,P2,df,dx0,dy0,dhk1,dhk2,dhk3,dhp1,dhp2,OK8); if OK8 then begin DislaySolution(Matdat,beginLine,Nimage,ImageName,AE,ER);Goto 1;end else begin Nimage:=Nimage-1;Goto 1;end; 1:beginLine:=StopLine+1;//start new image Until EndSLD;//End of Data Add(TimeToStr(now)+' -> Tính toán xong!'); End;//end with TinhXong:=True; END; end. Phụ lục 8 ảnh dùng kiểm định chụp bằng máy Sony F707 Phụ lục 9 ảnh chụp khu Đông Nam (khu 1) mỏ Cọc Sáu ngày 11 - 10 - 2003 ảnh chụp khu Đông Nam (khu 1) mỏ Cọc Sáu ngày 20 - 02 - 2004 Phụ lục 10 ảnh chụp khu Đông Bắc (khu 2) mỏ Cọc Sáu ngày 11 - 10 - 2003 ảnh chụp khu Đông Bắc (khu 2) mỏ Cọc Sáu ngày 20 - 02 - 2004 Phụ lục 19 Cặp ảnh lập thể chụp Nhà Hát Lớn Hà Nội ngày 20-7-2005 (Chụp bằng máy ảnh số Sony F707, độ phân giải 2560x1920 pixel) Bản vẽ kiến trúc mặt tiền Nhà Hát Lớn Hà Nội (Đo vẽ bằng phần mềm Photomodeler Pro5, biên tập trên AutoCad 2004) ._.