品質レポートのヘルプ

 
動画: 品質評価に関する説明動画は: こちら
 
重要:
  • 品質レポートをどうのように分析するかの説明はこちらをご参照下さい: ステップ 4. 処理.
  • 品質レポート内のパラメータについての詳細な説明はこちらをご参照下さい: 品質レポート詳細.

 

 

ステップ1の処理が失敗

ステップ1で処理が失敗した場合、失敗した品質レポートにおいて以下の情報が表示されます:

  • エラー: 処理の失敗に起因したエラーの説明
  • サブステップ: 初期処理 の間で処理が失敗したサブステップ
  • 原因: 失敗の原因として可能性があるもの
  • 解決策: 可能性のある解決策のステップごとの指示

 

品質チェック

画像    

キーポイント画像スケール > 1/4: 10'000 以上のキーポイントが各画像から抽出されました。


キーポイント画像スケール ≤ 1/4: 1'000 以上のキーポイントが各画像から抽出されました。

画像には処理を行うために十分な視覚的コンテンツがあります。

キーポイント画像スケール > 1/4: 500 から 10'000 のキーポイントが各画像から抽出されました。

キーポイント画像スケール ≤ 1/4: 200 から 1'000 のキーポイントが各画像から抽出されました。

画像から十分な視覚的コンテンツが抽出されませんでした。これは画像内のマッチの数が少なくなる要因になる可能性があり、 (詳細: マッチング品質チェック) 再構築が不完全、もしくは低品質な結果となる場合があります。いくつかの原因が考えられます:

  • 画像コンテンツ: 砂漠、雪、霧など、広く均一なエリア。
    提案: この様なエリアを撮影する場合、高いオーバーラップ率が必要です。 飛行高度を高くすることで画像の視覚的コンテンツが改善する場合もあります。
  • 画像品質: 画像の露出が過度または足りていない、ブレ、またはノイズがある。
    提案: カメラパラメータを調節する必要があります。 (シャッター速度、露出時間). カメラ設定についての追加情報: ステップ1. プロジェクトを開始する前に > 2. カメラ設定の設定
  • 画像サイズ: 画像サイズが大きくなるほど多くのフィーチャを抽出できる確率が高くなります。
    提案: 1メガピクセルより小さい画像はフィーチャの数が少なく、高いオーバーラップ率が必要です。 (>80%). 画像抽出に使用される画像サイズを2倍にすることで結果が改善される場合もあります: メニュー処理 > 処理オプション... > 1. 初期処理 > 一般.

キーポイント画像スケール > 1/4: 500 以下のキーポイントが各画像から抽出されました。


キーポイント画像スケール ≤ 1/4: 200 以下のキーポイントが各画像から抽出されました。

提案: 上記同様、オーバーラップ率を増やしてください (> 90%)。
データセット    

95% 以上の使用可能な画像が1つのブロックでキャリブレーションされました。

全てもしくは大半の画像が1つのブロックでキャリブレーションされました。

60% から 95% の使用可能な画像がキャリブレーションされました。

または

95% 以上の使用可能な画像が複数のブロックでキャリブレーションされました。

多くの画像がキャリブレーションされませんでした (A)、 または複数のブロックが生成されました。(B)

A) キャリブレーションされなかった画像 は処理に使われません。複数の要因が考えられます:

B) 複数のブロック: ブロックとは、一緒にキャリブレーションされた画像セットのことです。複数のブロックが生成された場合、グローバルな最適化を行うのにはブロック間のマッチの数が不十分であったということを意味します。( 2Dキーポイントマッチのグラフ参照)。それぞれのブロックはお互いに対し完璧にジオリファレンスされていない場合があります。

提案:

使用可能な画像の60% 以下がキャリブレーションされました。

提案: 上記同様。
この様な低い数値は、以下のいずれかに問題があることを意味する場合があります:

  • 撮影対象物のタイプ: 水面、海面、鏡やガラスの表面、動きのある火山灰、動きのある風景については処理に必要な視覚的コンテンツが含まれません。結果を得るためには、このような撮影対象は再構築が用意であるエリアと混合させることが必要です。水辺に近いエリアをマッピングするには、高い飛行高度での撮影を推奨します: ステップ 1. プロジェクトを開始する前に > 1. 画像撮影計画のデザイン > a. 画像撮影計画タイプの選択
  • 画像撮影の過程: 間違った画像、不適切な飛行計画、不十分なオーバーラップ、壊れた画像ファイル、等。
  • プロジェクトの設定: 座標系の定義が間違っている、または間違った画像、等。
カメラ最適化    

初期カメラモデルと最適化の値は5% 以内の差であるべきです。

焦点距離/アファイン変換のパラメータはカメラのセンサーや光学の特性です。温度や外部からのショック、高度、時間などで変化します。 キャリブレーションの過程は初期カメラモデルから開始し、パラメータを最適化します。焦点距離/アファイン変換のパラメータが各プロジェクトで少々異なることは正常です。高速でロバストな最適化を確実に行うには、初期カメラモデルと最適化の値は5% 以内の差であるべきです。

焦点距離(遠近法レンズの場合)、アファイン変換のパラメータCとF(魚眼レンズの場合)の初期カメラモデルと最適化の値の差分の割合が5%から20%です。

提案:

  • 平坦で均質的なエリアはカメラキャリブレーションの最適化に十分な視覚的情報を提供しません。
  • 画像に大きな ローリングシャッターによる歪みがあります。
  • ブレのある画像、オーバーラップ率が低いデータセット、ダメージのあるカメラ。
    • 画像データセットを再撮影してください。
    • ダメージがある可能性があるため、カメラを確認してください。
  • カメラの初期内部パラメータが間違っています。カメラがレンズフィルターや同類の光学に影響のあるアクセサリーによって物理的に変更されています。
  • 処理された、またはクロップされた画像。
    • Pix4Dで処理する画像はインポートする前に編集しないでください。

焦点距離(遠近法レンズの場合)、アファイン変換のパラメータCとF(魚眼レンズの場合)の初期カメラモデルと最適化の値の差分の割合が20%以上です。

提案: 上記同様。
マッチング    

キーポイント画像スケール > 1/4: 1'000 以上のマッチが各キャリブレーション済の画像から計算されました。

キーポイント画像スケール ≤ 1/4: 100 以上のマッチが各キャリブレーション済の画像から計算されました。

キャリブレーションされたエリアでは結果が高品質になる可能性が高いことを意味します。品質レポートの図5は、マッチの強度と品質を確認するのに便利です。

キーポイント画像スケール > 1/4: 100 から 1'000 のマッチが各キャリブレーション済の画像から計算されました。

キーポイント画像スケール ≤ 1/4: 50 から 100 のマッチが各キャリブレーション済の画像から計算されました。

マッチ数が低い場合、結果が不安定であることを意味します: カメラモデルの初期パラメータ、または画像セットを変更すると結果が改善される場合もあります。品質レポートの図5で特にマッチが弱いエリアが確認できます。 マッチ数の低さは、画像間のオーバーラップ率の低さに関連していることが多いです。


提案: 結果を改善するには データセット 品質チェックのセクションを確認してください。 マッチ数を増やすには、異なる設定(カメラモデル、マニュアルタイポイント)を使用してキャリブレーションを複数回やり直す必要がある可能性があります。 この状況を避けるために、システマティックに高いオーバーラップ率を確保しながら画像を撮影することを推奨します。 撮影計画についての詳しい情報: ステップ 1. プロジェクトを開始する前に > 1. 画像撮影計画のデザイン > a. 画像撮影計画タイプの選択

キーポイント画像スケール > 1/4: 100 以下のマッチが各キャリブレーション済の画像から計算されました。

キーポイント画像スケール ≤ 1/4: 50 以下のマッチが各キャリブレーション済の画像から計算されました。

失敗した処理レポート: 常に情報が表示不可と表示されます。

提案: 上記同様。1つの画像をキャリブレーションするのには最低25個のマッチが必要です。
ジオリファレンス    

GCPが使用されており、GCP エラーは平均GSDよりも小さいです。

最適な結果を出すには、GCPはデータセットの範囲に均等に分布されていることが望ましいです。 一般的に、5から10個のGCPで最適な精度が得られます。GCPについて詳しい情報は: ステップ1. プロジェクトを開始する前に > 4. 現場でGCPを配置する、または他のオブジェクトを代用する(オプショナルだが推奨)

GCPが使用されており、GCP
エラーは平均GCDの2倍より小さいです。

または

GCPが使用されていません。

失敗した処理レポート: GCPが使用されていたか否かを表示します。

A) GCPが使用されている場合

  • プロジェクトのサイズに比べ、使用されたGCPの数が不十分でした。
    • GCPを追加して下さい。最低でも3個のGCPを使用することが条件ですが、少なくとも5-10個のGCPを使用することを推奨します。エリアの地形が複雑な場合、より多くのGCPを追加することでより高精度の再構築が可能となります。
  • GCPの精度の値が正しく設定されていません。
    • GCPの精度が分かっている場合、 GCP/MTP マネージャーのデフォルトの値の代わりにインプットしてください。
    • フィート(ft) に設定しているプロジェクトにおいてデフォルトの精度値を使用する場合、 GCP精度 は 0.066に調整してください。
  • GCPマーキングが乏しい: GCPマーキングの品質は、品質レポートにある各GCPの投影エラーを確認すると概算できます。全ての投影エラー値は1ピクセルより小さくあるべきです。
  • GCPが十分な数の画像にマーキングされていません。

B) GCPが使用されていない場合
「GCPが使用されていません」が表示されるケースは2つあります:

  • GCPが取り込まれなかった場合。プロジェクトが計算された画像の位置情報を利用してジオリファレンスされていることを意味します。オリジナルの画像に位置情報を付属するために使われたGPSデバイスはグローバルシフトの影響を受ける可能性があり、プロジェクト全体を数メートルシフトさせる場合があります。
  • GCPが排除された場合。GCPのエラー(例:間違ったGCP座標系、間違ったGCP座標値、GCPが正しく画像上でマーキングされていない)のためソフトウェアがGCPを排除するケースがあります。詳しくは: グラウンドコントロールポイント(GCP).

GCPが使用されていて、GCPエラーは平均GSDの2倍以上です。

地上サンプリング距離の2倍以上のGCPエラーはデータセットに重大な問題があるか、GCPをマーキングしたり特定したりする過程でのエラーがあったことを意味します。

提案: 上記同様。

 

プレビュー

表示されているイメージは、ステップ2の前段階におけるオルソモザイクとDSMの低解像度のプレビューです。初期キャリブレーションの品質を視覚的に確認することが出来ます。オルソモザイクが歪んでいる場合、プロジェクトのオリエンテーションにエラーがある可能性があり、GCPが必要とされる場合があります。DSMが大きな縫い目やアーティファクトを含む場合、再構築において複数のブロックが発生したためかもしれません。オルソモザイクとDSMに穴がある場合、 品質チェックのセクションと2Dキーポイントマッチのグラフを確認してください。

 

画像の初期位置

このグラフは画像のジオローケーションを確認する際に便利です。このグラフが飛行計画と合致しない場合、マッチングに問題がある可能性があり、結果のオリエンテーション、スケール、またジオローケーションに影響があります。画像の座標系と座標値が正しいことを確認してください。

 

計算後の画像/GCP/マニュアルタイポイントの位置

このグラフは初期と計算後の画像位置の差、GCP/チェックポイント(もしあれば)の初期位置と計算後の位置の差、MTPの位置(もしあれば)、そしてカメラの絶対位置の不確実性の楕円を示しています。

画像: 画像ジオローケーションの同期問題、またはGPSのノイズにより、画像の初期位置と計算された位置に小さなオフセットがある場合があります。オフセットが多くの画像において大きいと、再構築の品質に影響がある場合があり、画像ジオローケーションに大きな問題がある可能性を示唆します(画像が抜けている、座標系が間違っている、座標値が反対になっている、等)。

横からと前からのビューで曲がっている・カーブしている形は、カメラパラメータの最適化に問題があったことを示唆します。正しいカメラモデルが使用されていることを確かめてください。カメラパラメータが間違っている場合、修正し、再度処理をして下さい。正しい場合、カメラキャリブレーションは以下の方法で改善することができます:

  • オーバーラップ/画像の品質を向上する。
  • あいまいな画像を除く (同じ位置からの撮影、離陸と着陸時、きつすぎる角度、画像の品質が著しく低い、等)。
  • グラウンドコントロールポイント(GCP)を使用する。
  • 画像プロパティエディターからリニアシャッター最適化を有効化する。

GCP/チェックポイント: 初期位置と計算後の位置のオフセットは、GCP/チェックポイントの間違った初期位置、間違った座標系、座標の反転、間違った画像のマーキング、間違った点精度、等の理由によるジオローケーションの大きな問題を示唆する場合があります。

不確実性を示す楕円: 不確実性を示す楕円の絶対的サイズは、それらの絶対値を示すものではありません。下に記載されている定数因子により拡大されているためです。GCPを使用しているプロジェクトでは、GCPに近い不確実性を示す楕円はとても小さく、GCPから遠くの画像ではサイズが大きくなるはずです。この現象は、プロジェクト内でGCPを均等的に分布することで改善することが出来ます。

画像の位置情報のみのプロジェクトでは、全ての楕円のサイズは同等となります。特別に大きな楕円がある場合、1枚の画像または特定のエリアの全ての画像にキャリブレーションの問題がある可能性を意味します。これは、以下の方法で改善することが出来ます:

  • 問題がある特定のエリアにマニュアルタイポイントを追加する。
  • プロジェクトを再マッチング・再最適化する。
  • 低品質の画像を取り除く。

 

カメラの絶対位置とオリエンテーションの不確実性

画像の位置情報のみのプロジェクトでは、カメラの絶対位置の不確実性は想定されるGPSの精度と同程度であるべきです。全ての画像が同等レベルの精度で位置付けされているため、表にあるシグマは平均よりも小さいはずです。このようなプロジェクトでは、カメラの絶対位置の不確実性が“相対位置とオリエンテーションの不確実性”の表にある適応する数値よりも大きい場合があります。

GCPを使用しているプロジェクトでは、大きいシグマはプロジェクト内のいくつかのエリア(一般的に、GCPよりも通り部分)の再構築の精度が低めであり、GCPを追加することで改善される可能性を示しています。

 

オーバーラップ

このグラフはオルソモザイクの各ピクセルにおいて、オーバーラップしている画像の数を示します。キャリブレーションされた画像しか考慮されません。 赤いエリアは、オーバーラップが低すぎることを意味し、このエリアでは3D再構築が低い品質になりかねます。オーバーラップは全体の品質に影響のある重要なパラメータです。正確な3Dモデリングとマッピングの応用には、オーバーラップが緑色(各ピクセルが5枚以上の画像から見える)の状態を推奨します。

 

内部カメラパラメータ

遠近方レンズ: 主点はカメラの解像度の約半分、放射状歪みの値(R1,R2,R3) は1より小さくあるべきです。 焦点距離と主点の不確実性は数ピクセル以内であるべきです。歪みのパラメータについての不確実性はゼロに近くあるべきです。カメラパラメータの初期値の編集方法について詳しい情報はこちら: カメラモデル編集オプションの使い方

魚眼レンズ: 主点はカメラの解像度の約半分であるべきです。最適化されたアファイン変換パラメータCとFの値は、お互いに近いはずです。最適化されたアファイン変換パラメータDとEの値は、ゼロに近くあるべきです。 アファイン変換パラメータC、D、E、Fの不確実性は数ピクセル以内であるべきです。多項式パラメータの不確実性はゼロに近くあるべきです。 カメラパラメータの初期値の編集方法について詳しい情報はこちら: カメラモデル編集オプションの使い方

詳しくは: 品質チェック表のカメラ最適化のセクションを確認してください。

パラメータの相関: 最高品質のキャリブレーションは、お互いに相関のないパラメータによって特徴付けられます。しかし、特定のタイプの相関がパラメータ間に生じるのは想定内です:

  • 垂直画像のプロジェクトでは、放射状歪みのパラメータ同士の相関、また主点の座標値間での相関は想定されます。
  • 近距離撮影での斜め画像のプロジェクトでは、焦点距離と主点の座標での相関、また主点の座標と接線歪みでの相関は想定されます。

相関をなくすために提案できる改善案:

  • 正確なカメラ位置(例: RTK、少なくともGPS)とGCPCを組み合わせる。
  • 斜め画像のプロジェクトには複数の奥行と画像のエッジ部分にマニュアルタイポンとを使用する。
  • 特に主点の座標値に相関がある場合、カメラオリエンテーションを変える。(例:画像が180度回転するように、グリッド列の最後にローテーションする)
  • 内部パラメータで「初期設定」を使う: メニュー処理 > 処理オプション... > 1. 初期処理 > キャリブレーション.

 

2Dキーポイント表 - 2Dキーポイントマッチグラフ

品質チェックの マッチングデータセット品質チェックのセクションを参照してください。

2Dキーポイント表 はプロジェクトのキーポイントとマッチについていくつかの統計を示します。キーポイントは画像上で容易に認識ができる特徴点(高コントラスト、ユニークなテキスチャー)です。キーポイントの数は、以下に左右されます:

  • 画像のサイズ
  • 視覚的コンテンツ

14MPの画像を使用すると、各画像で 5'000 から 50'000のキーポイントを生成します。もしキーポイントの数が1'000より少ない場合、画像はキャリブレーションを行うためにはコンテンツが不十分だった可能性があります (品質チェックの画像 セクション)。マッチの数が少ない理由は以下が考えられます:

  • キーポイントの数が少ない。
  • 視覚的コンテンツに繰り返しがとても多い。
  • 画像間のオーバーラップが低すぎる。
  • 画像撮影の際にシーンに多くの変化があった(動きのある影、車、等)。

画像をキャリブレーションするのに必要なマッチの最低数は25個です。推奨値は、各画像に少なくとも1'000 個のマッチがあることです。2D キーポイントマッチ のグラフでは、マッチが弱い部分を可視化することが可能です。この様なエリアでは、画像間オーバーラップを上げるために再撮影をする必要があるかもしれません。

不確実性を示す楕円は、各画像がマニュアルタイポイントと自動タイポイントに基づいて他の画像との相対でどれくらい正確に位置しているか、を示します。一般的に、プロジェクトの中央部分にある画像は周辺の画像と結び付けられるマッチの数が多いため、中央部分にある楕円は外側にある楕円よりもサイズが小さくなります。プロジェクトの特定部分に大きな楕円がある場合、それらの部分のキャリブレーションに問題がある可能性を示唆し、マッチ数が少ないエリアに対応する場合が多いです。

 

カメラ位置の相対位置とオリエンテーションの不確実性

相対カメラ位置の不確実性の平均はGSDの数倍以内にとどまるべきであり、オリエンテーションの不確実性の平均は0.1度以下であるべきです。大きいシグマはプロジェクトの一部が上手くキャリブレーションされていないことを示唆します。

RTK-GPSまたは多数のGCPを使ったプロジェクトでは、この表に示されているカメラ位置の相対位置とオリエンテーションの不確実性が“カメラの絶対位置とオリエンテーションの不確実性” に示されている数値よりも悪い場合がありますが、想定内です。この表はタイポイントがどの程度上手く画像を制御したか、という情報を提供しているためです。

 

カメラの2Dキーポイント表

この表は1つ以上のカメラモデルが使用された場合に表示されます。各カメラモデルのキーポイントとマッチの統計を表示します。上記と同じ分析が応用されます。

 

カメラモデル間のマッチ数 中央値 / 75% / 最大値

この表は1つ以上のカメラモデルが使用された場合に表示されます。2つの異なるカメラモデル間と、1つのカメラモデルの画像間でのマッチの数の中央値、75%四分位数、そして最大値を示します。上記と同じ分析が応用されます。

 

2Dキーポイントマッチからの3D点群

3D点群を生成するために、複数の2Dマッチングキーポイントがカメラパラメータを使って三角測量されます。2,3枚の画像から生成された3D点群は、より多くの画像から生成された3D点群に比べると精密さが低くなります。

 

マニュアルタイポイント(MTP)

このセクションはMTPが使用されている場合に表示されます。質の良いキャリブレーションのためには、マニュアルタイポイントは1ピクセル程度のエラーがいいでしょう。画像上のマニュアルタイポイントのマーキングも確認してください。高い投影エラー または多数の確認されていないマーキングはマーキングまたはキャリブレーションの問題を示唆します。

 

グラウンドコントロールポイント(GCP)

このセクションはGCPが使用されていたら表示されます。GCPはプロジェクトのジオリファレンスを評価し、正すために使われます。詳しい情報はこちら: ジオリファレンス。プロジェクトを位置付け(スケール、オリエンテーション、位置)するためには最低3個のGCPが必要です。最適化された精度のためには一般的に5~10個のGCPを使用します。GCPについて詳しくはこちら:ステップ1. プロジェクトを開始する前に > 4. 現場でGCPを配置する、または他のオブジェクトを代用する(オプショナルだが推奨)

 

スケールコンストレイント

この表はプロジェクトが スケールコンストレイントを含む場合に表示されます。スケールコンストレイントの計算された長さエラー を表示します。平均エラーは0に近く、シグマエラーは1に近いことを確認してください。そうでない場合、以下を確認してください:

  • スケールコンストレイントの初期の長さ の精度は正しい。
  • 画像に位置情報がある場合、画像のジオローケーション精度は正しい。
  • プロジェクトがGCPを使っている場合、GCPの精度は正しい。

 

オリエンテーションコンストレイント

この表は オリエンテーションコンストレイントを含むプロジェクトの場合表示されます。 オリエンテーションコンストレイントの計算された角度エラーを度数で示します。平均エラーが0に近く、シグマエラーが1に近いことを確認してください。そうでない場合、以下を確認してください:

  • オリエンテーションコンストレイントの 角度精度は正しい。
  • 画像が位置情報を持っている場合、画像のジオローケーション精度は正しい。
  • プロジェクトがGCPを使っている場合、GCPの精度は正しい。

 

絶対的ジオローケーションの分散値

この表は位置付けされたキャリブレーション済の画像のX,Y,Zのジオローケーションエラーの割合を事前に定義されたエラー間隔において表示しています。事前に定義された間隔は、全ての画像の最大精度Amaxの-1.5から1.5倍の間で10間隔あります。エラーが-1.5 × Amaxより低い、1.5 × Amax より高い画像の割合が大きい場合、精度の値が正しく設定されていないかもしれません。画像ジオローケーションとGCPの精度を調整する必要があるか確認してください。

また、この表は画像のジオローケーションの品質も評価します。高いエラーのある画像の割合が高い場合、以下を意味するかもしれません:

  • GPSデバイスにノイズがある。
  • GPSデバイスとカメラの間の同期が不良である。
  • ジオタグの過程にエラーが発生した。

 

ジオリファレンス座標系変換

この表は サイトキャリブレーション 変換が定義され、有効化され、更にアウトプット座標系が任意座標系の場合に表示されます。インプット座標系からアウトプットの任意座標系への変換を定義します。

アウトプットの任意座標系への変換を定義するために、画像が既知の座標系でありGCPが使用されていないプロジェクトで使用できます。 詳しくは: 任意座標系のGCPのためにサイトキャリブレーションを計算する方法

 

相対的ジオローケーションの分散値

この表は位置付けされ、キャリブレーション済の画像と、-1 から 1、-2 から 2、そして-3から 3の相対的ジオローケーションエラーの割合を表示しています。相対的ジオローケーションエラーが―3より低い、または3より高い画像の割合が高い場合、(ユーザーから提供された)画像のジオローケーションの精度が間違った値であった可能性を示します。画像のジオローケーションとGCPの 精度を調整する必要があるか、確認してください。

GCPがないプロジェクトでは:

  • 位置づけされたキャリブレーション済の画像のうち、99.6% 以下の画像に-3 から 3のエラーがある場合、ジオローケーションの精度が過度に高く計算されているかもしれません。 ジオローケーション精度のためには、この値を高めることを試みてください。

 

ローリングシャッター統計

このセクションは リニアローリングシャッター のモデルが選択されていた場合に表示されます。 グラフはリードアウト時間(画像を撮影するのにかかる時間)の間の初期カメラ位置と最終カメラ位置のベクトルを含みます。このベクトルは飛行方向と同じ方向性を持ち、カメラ速度の中央値は飛行中のドローンの速度に相関があるはずです。そうでない場合、キャリブレーションに問題がある可能性があります。マッチの数と品質、カメラパラメータ、プロジェクトのオーバーラップ率を確認してください。

表は以下を示します。

  • カメラ速度の中央値
  • ローリングシャッター変位の中央値 (センサーリードアウトの間)
  • ローリングシャッター時間の中央値

 

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