Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ предметной области. Теоретические основы фотограмметрической обработки стереоснимков, полученных на рэм 10
1.1. Анализ предметной области, формулировка требований предъявляемых к модели информационной системы сбора, анализа и хранения первичного биологического материала 10
1.2. Теоретические основы фотограмметрической обработки стереопар, полученных с помощью растрового электронного микроскопа 15
Глава 2. Проектирование информационной системы фотограмметрического моделирования микрообъектов для биологических исследований. Набор методов определения параметров для фотограмметрической обработки рэм-стереопары , 24
2.1. Модель информационной системы фотограмметрического моделирования микрообъектов для биологических исследований 24
2.2. Технология получения стереопары на растровом электронном микроскопе (с Увеличением до 500х) 28
2.2.1. Подготовка образцов исследования 28
2.2.2. Условия получения информативной рэм-стереопары 29
2.2.3. Метод получения стереопары на растровом электронном микроскопе (с увеличением до 500х) 33
2.2.4. Захват и перенос рэм-стереопары микрообъекта с микроскопа на персональный компьютер 37
2.3. Определение входных параметров для фотограмметрической обработки рэм-стереопары 38
2.3.1. Метод вычисления фокусного расстояния 39
2.3.2. Метод определения опорных данных ар для внешнего ориентирования модели, формируемой по рэм-стереопаре 40
2.4. Влияние суммарных ошибок при получении рэм-снимков 41
2.4.1. Увеличение 42
2.4.2. Дисторсия микроскопа 44
Глава 3. Программная реализация информационной системы фотограмметрического моделирования микрообъектов для биологических исследований 47
3.1. Проектирование информационной системы 47
3.2. Модуль программной системы «ра-зэм/входные данные». Определение входных параметров рэм-снимков 49
3.3. Цифровая фотограмметрическая система z-space
3 1.2. Основные функциональные блоки 52
3.4. Модуль программной системы «ра-збм/работа с 3-d моделью» 57
Глава 4. Практическое применение информационной системы фотограмметрического моделирования микрообъектов для биологических исследований на озере байкал 61
4.1. Задача воссоздания рельефа поверхностного слоя чешуи байкальского омуля (coregonus autumnalis migratoris georgl) 61
4.2. Определения пространственной структуры раковины байкальской остракоды для создания электронных коллекций 65
4.3. Моделирования байкальских коловраток на примере keratella cochlearis 69
4.4. Решение задачи воссоздания цмр байкальских аэрозолей 71
Заключение 77
Список литературы
- Теоретические основы фотограмметрической обработки стереопар, полученных с помощью растрового электронного микроскопа
- Технология получения стереопары на растровом электронном микроскопе (с Увеличением до 500х)
- Модуль программной системы «ра-зэм/входные данные». Определение входных параметров рэм-снимков
- Определения пространственной структуры раковины байкальской остракоды для создания электронных коллекций
Введение к работе
Актуальность темы. Использование современных информационных
технологий в биологии существенно расширяет возможности традиционных
подходов при изучении микромира: позволяет получать новую информацию
об объекте исследования, осуществлять моделирование микрообъектов
живой природы с сохранением их истинных размеров и форм, проводить
компьютерную видовую диагностику в 3-D режиме и накапливать
информацию о их биоразнообразии. Одним из перспективных методов
моделирования трехмерной формы микрообъектов является
фотограмметрический метод, предлагающий бесконтактную,
неразрушающую реконструкцию образца на основе снимков высокого разрешения. Несмотря на то, что первые исследования в этом направлении начались в 70-80 годах прошлого века, микроскопия до сих пор остается актуальной областью для использования фотограмметрических методов. Большой вклад в развитие этого направления внесли работы Е.И. Калантарова, В.Н. Мельник, В.Н. Соколова, Л.К. Трубиной, A. Boyde, М. Ritter и др.
Создание информационной системы фотограмметрического моделирования микрообъектов, позволяющей получать, хранить и анализировать информацию о форме, рельефе поверхности и пространственных параметрах, необходимо в первую очередь для исследований, связанных с приспособительной изменчивостью, функциональной морфологией, с поиском принципиально новых ключевых признаков и с экологией микромира.
Таким образом, актуальной является задача построения специализированной информационной системы для создания цифровых 3-х мерных моделей микрообъектов живой природы с возможностью анализа их формы, сравнительной характеристикой ныне живущих организмов с их предками, сохранением информации о биоразнообразии биологических микрообъектов, в том числе и эндемичных видов, обитающих в оз. Байкал.
Целью диссертационной работы стала разработка информационной системы фотограмметрического моделирования микрообъектов для биологических исследований.
Достижение цели потребовало решения следующих задач:
Разработать модель информационной системы создания 3-D модели микрообъекта (увеличение до 500х) основанную на методах фотограмметрического моделирования по стереопарам высокого разрешения;
Унифицировать и разработать методы получения стереопары микрообъекта на растровом электронном микроскопе (РЭМ) и определить входные параметры для построения цифровой матрицы рельефа микрообъекта;
Осуществить программную реализацию полуавтоматического восстановления цифровой модели рельефа микрообъекта;
Применить созданную информационную систему для решения ряда биологических и экологических задач.
Научная новизна работы заключается в следующем:
Предложена оригинальная модель информационной системы, позволяющая создавать, хранить и анализировать 3-D модели микрообъектов (с увеличением до 500х) с последующим использованием полученной информации при решении некоторых биологических и экологических задач.
Унифицированы и разработаны методы получения стереопары микрообъекта на растровом электронном микроскопе и определения входных параметров для фотограмметрического построения цифровой 3-D модели микрообъекта (увеличение до 500х).
Впервые получены цифровые 3-х мерные модели байкальских видов микрообъектов: коловратки, остракоды; реализован алгоритм решения задачи подсчета возраста байкальского омуля; получены цифровые 3-D модели байкальских аэрозолей.
Практическая значимость. Созданная информационная система на основе фотограмметрических методов и методов растрово-электронной микроскопии может быть использована специалистами, изучающими микрообъекты живой природы. В частности, система уже используется при решении задач функциональной морфологии, приспособительной изменчивости, систематики для определения видовой принадлежности при исследовании биоразнообразия оз. Байкал.
Научная обоснованность и достоверность результатов соискателя подтверждаются хорошим соответствием результатов многократных экспериментов на тестовых образцах с данными натурных экспериментов, а также опытом успешного применения разработанной информационной системы при исследовании биоразнообразия микромира оз. Байкал (остракоды, коловратки, чешуя байкальского омуля) и байкальских аэрозолей.
Структура работы. Диссертационная работа объемом (125 страниц, 42 рисунка, 4 таблицы) состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и трех приложений. Список литературы включает 118 наименований, в том числе 54 на иностранном языке.
Первая глава посвящена анализу предметной области, описанию исследуемой проблемы, формулировке требований предъявляемых к модели информационной системы сбора, анализа и хранения биологического материала; литературному обзору научных публикаций, посвященных фотограмметрической обработке РЭМ-стереопары.
Во второй главе представлена разработанная автором модель информационной системы фотограмметрического моделирования микрообъектов, набор унифицированных методов и новый метод определения опорных данных для работы с РЭМ-стереопарой, результаты экспериментальных исследований применяемых методов.
В третьей главе представлена программная реализация полуавтоматического восстановления цифровой модели рельефа
микрообъекта в виде комплекса прикладных программ, включающего базовый модуль - цифровую фотограмметрическую систему Z-Space 1.2 (lite-версия) и специально разработанные модули PROGRAM OF ANALYSIS 3D MODEL: «PA-3DM/ Входные данные», «PA-3DM/ Работа с 3-D моделью».
Четвертая глава посвящена применению разработанной
информационной системы при решении задач определения видовой
принадлежности, морфологической изменчивости, сохранения
биоразнообразия озера Байкал, а также при решении экологических задач -определение источников происхождения атмосферных аэрозолей в Байкальском регионе.
В заключении представлены основные результаты, полученные в ходе выполнения работы.
Приложение 1 включает описание фотограмметрических методов, базовые этапы построения модели по двум стереоснимкам и содержит некоторые наиболее значимые разделы теории построения цифровой матрицы рельефа по двум фотоснимкам.
В Приложении 2 приведен программный код модуля «PA-3DM/ Работа с 3-D моделью».
Приложение 3 содержит фрагменты базы образцов исследованных объектов.
Представление работы. Основные положения диссертации
докладывались на российских и международных конференциях,
симпозиумах, школах-семинарах: Биоразнообразие и динамика экосистем Северной Евразии (Новосибирск, 2000); III Верещагинская Байкальская международная конференция (Иркутск, 2000); Моделирование, базы данных и информационные системы для атмосферных наук (Modas 2001, Иркутск, 2001); «Междисциплинарные исследования в Байкальском регионе» (Иркутск, 2001); III Международный симпозиум Видообразование в древних озерах (SIAL'3, Иркутск, 2002); «Математическое моделирование и информационные технологии» (Иркутск-Ангасолка, 2002); Всероссийская
конференция «Инфокоммуникационные и вычислительные технологии и системы» (Улан-Удэ, 2003), Международная конференция «Аэрозоли естественного и антропогенного происхождения» (Санкт-Петербург, 2006); VIII Международная конференция «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии» (Йошкар-Ола, 2007).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, куда входят (в скобках в числителе указан общий объем этого типа публикаций, в знаменателе — объем, принадлежащий автору) 2 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК для представления основных научных результатов диссертации (0.64/0.28 печ. л.), 2 свидетельства РОСПАТЕНТа, 10 тезисов и статей в изданиях трудов конференций (2/1.1 печ. л.).
Благодарности. Автор выражает благодарность академику РАН М.А. Грачеву за помощь при постановке задач в работе; к.б.н. М.А. Тягун за совместное решение задачи определения возраста байкальского омуля; д.б.н. Е.В. Лихошвай, инженеру М.М. Масленниковой за помощь в организации работ на РЭМ; к.б.н. Н.Г. Мельник и д.б.н. Т.Я. Ситниковой за консультации в ходе подготовки работы. Особая благодарность научному руководителю члену-корреспонденту РАН И.В. Бычкову за помощь во время подготовки работы.
Основные положения, выносимые на защиту:
Предложена информационная модель системы фотограмметрического моделирования биологических микрообъектов (увеличение до 500х) для получения, хранения и анализа информации о их 3-D формах и рельефах поверхностей.
Унифицированы и разработаны методы определения корректных параметров съемки на растровом электронном микроскопе для формирования стереопары микрообъекта и обеспечения опорными данными при ее обработке.
Выполнено проектирование и реализован комплекс прикладных программ, включающий базовый модуль - цифровую
фотограмметрическую систему Z-Space 1.2 (lite-версия) и разработанные модули PROGRAM OF ANALYSIS 3D MODEL (PA-3DM), которые обеспечивают полуавтоматизированный процесс моделирования микрообъекта и анализ его цифровой 3-D модели. 4. Осуществлено применение информационной системы на байкальских микрообъектах.
Теоретические основы фотограмметрической обработки стереопар, полученных с помощью растрового электронного микроскопа
Для выполнения данных требований был проведен анализ методов формирования объемных изображений различных объектов окружающей среды. Среди которых можно выделить:
1. Разнообразные программные продукты моделирования реальности - 3 D Studio MAX, Maya, LightWave, trueSpace, Raydream Studio, Softimage. Эти программы обеспечивают построение трёхмерных моделей объектов с учётом цвета, фактуры, расстановки осветительного оборудования, использования библиотеки материалов, моделирования реальных законов движения объектов в компьютерной сцене. Они применяются преимущественно в сфере компьютерных игр и киноиндустрии (Денисов, 2006). Использование подобных программных средств для моделирования истинной структуры поверхности и формы микрообъектов не отвечает предъявляемым требованиям.
2. Системы, основанные на сканировании лазерным или электронным лучом определенного объема визуализации. В настоящее время создано несколько таких систем. Одной из них является объемный лазерный дисплей формирующий реальное движущееся объемное полупрозрачное изображение, видимое в зависимости от формы визуализатора либо в пределах 360 градусов со всех сторон вокруг визуализатора, либо в пределах 180 градусов в передней полусфере объема визуализации (Woods et all., 2008). Трехмерное изображение для этого дисплея синтезирует компьютер. Наряду с тем, что подобные исследования являются очень перспективными, они являются достаточно дорогостоящими и требуют наличия специального оборудования.
3. Системы, основанные на использовании стереофотограмметрического метода. Современный научно-технический уровень фотограмметрии характеризуется появлением цифровых фотограмметрических систем и технологий, использующих новейшие достижения в сфере обработки изображений, машинного распознавания образов, искусственного интеллекта. Основным достоинством этого метода является высокая точность, объективность и достоверность информации, возможность повторения измерений в случае получения спорных результатов (Келль,1989).
Современные средства вычислительной техники позволяют моделировать многие процессы, выполняемые в классической фотограмметрии. Цифровые фотограмметрические системы (ЦФС) созданы во многих странах мира (США, Канада, Англия, Германия, Франция и др.) и успешно решают различного рода задачи. Множество зарубежных фирм предлагают свои цифровые фотограмметрические системы, среди них Intergraph Corporation, LH-systems LLC, ISM, ERDAS. В России также проводятся разработки в области цифровой фотограмметрии: компания «Ракурс» представляет систему PHOTOMOD, Z-Space - разработка лаборатории компьютерного зрения Института Информационных Технологий (г. Москва), Сибирский цифровой стереоплоттер - SDS создан на кафедре фотограмметрии и дистанционного зондирования Сибирской Государственной Геодезической Академии (г. Новосибирск). Все эти программы в той или иной степени обладают развитыми функциональными возможностями и высокой производительностью. С их помощью можно решать конкретные задачи автоматического или полуавтоматического создания и редактирования цифровой матрицы рельефа (Кадничанский, Хмелевский, 1999).
На основании сформулированных требований и анализе литературных данных было предложено оригинальное решение, заключающееся в применение фотограмметрических методов совместно с возможностями графической обработки цифровых 3-D моделей микрообъектов. Ранее проведенные исследования в этой области (Boyde A., Ross Н., 1975; Goldstein J., et all., 1984; Мельник, 1981; Соколов, 1996; Hemmleb, 2000; Ritter, 2003;
Трубина, 2002, 2006) показали перспективность применения фотограмметрических методов при исследовании микрообъектов.
Теоретические основы фотограмметрической обработки стереопар, полученных с помощью растрового электронного микроскопа.
Наиболее подходящим источником получения стереоизображений исследуемой поверхности микрообъектов является растровый электронный микроскоп. До изобретения электронных микроскопов растрового типа, использование фотограмметрических методов в микроскопии было ограниченным. Это объяснялось тем, что световые микроскопы имели небольшую разрешающую способность и малую глубину резкости. С созданием растровых электронных микроскопов, обладающих значительной глубиной поля зрения (примерно в 300 раз больше, чем у световых), применение стереометода становится эффективным и представляет практический интерес при определении морфологических особенностей биологических микроструктур (Финковский, Мельник, 1978).
Схема растрового электронного микроскопа приведена на рисунке 3. Микроскоп состоит из следующих основных узлов: электронной пушки 1...3, эмитирующей электроны; электронно-оптической системы 4...10, формирующей электронный зонд и обеспечивающей его сканирование на поверхности образца 12; системы, формирующей изображение 11,13..15. РЭМ имеет вакуумную камеру, которая необходима для создания разряжения ( 10"3 Па) в рабочем объеме электронной пушки и электронно-оптической системы. Составными частями микроскопа являются механические узлы (гониометрический стол и т.д.), обеспечивающие установку и перемещение образца.
Технология получения стереопары на растровом электронном микроскопе (с Увеличением до 500х)
Как уже было отмечено, важным условием корректного проведения количественного анализа микрообъекта является правильная подготовка образца исследования, не допускающая искажения его реальной микроструктуры.
Размеры образцов исследования определялись габаритами камеры микроскопа. Для обеспечения хорошего электрического контакта с предметным столиком и для фиксации образцов при наклоне столика, были использованы специальные токопроводящие клеи. При исследовании непроводящих ток материалов на их поверхности наносилась напылением тонкая пленка электропроводников (золото). При работе с органическими материалами, образцы были тщательно очищены, во избежание образования газообразных продуктов, затрудняющих получение требуемого вакуума и загрязняющих колонну микроскопа. Для очищения поверхности чешуи рыбы от кожного эпителия образец отмывался в 5% растворе нашатырного спирта, затем в водопроводной воде. На столик для РЭМ дополнительно приклеивалось стекло, сверху которого на специальный токопроводящий клей крепилась чешуйка.
Для образцов коловраток произведена гистологическая обработка по стандартной методике (Миронов, 1994; Сапожникова и др., 2007). Материал фиксировали в 2,5%-ном растворе глютаральдегида на 0,1 М фосфатном буфере (рН 7,4) 3 часа, затем промывали тем же буфером с добавлением глюкозы и 1%-ного раствора четырехокиси осмия на фосфатном буфере. На тефлоновые фильтры с отобранным атмосферным аэрозолем специальным напылением наносилась тонкая пленка золота.
Электронный микроскоп Philips SEM 505М, на котором производилось сканирование микрообъектов, позволяет исследовать до девяти предметных столиков с образцами, расположенными как показано на рис. 8. В результате экспериментальных исследований предложено использовать центральный столик (N9) микроскопа для осуществления точного наклона гониометрического устройства.
Для получения наиболее информативной стереопары при работе на РЭМ было обеспечено выполнение следующих условий: а) тождественность увеличения на обоих изображениях; б) сохранение одинакового уровня яркости и контрастности изображений; в) сохранение рабочего расстояния микроскопа неизменным при съемке левого и правого стереоснимков.
В отличие от снимков, полученных с помощью аэрофотосъемки местности (Приложение 1), методика получения стереопар в РЭМ заключается в съемке микрообъекта, наклоненного под разными углами по отношению к электронному зонду. Изменение угла осуществляется механическим наклоном образца с помощью гониометрического устройства микроскопа. Полученные данным образом РЭМ - изображения имеют отличия, вызванные как различной освещенностью участков образца, так и некоторыми смещениями за счет наклона образца при съемке.
Два детектора вторичных электронов микроскопа расположены один напротив другого в вертикальной плоскости, под углом 27 и 20 градусов соответственно, их положение строго фиксировано, что исключает возможность смещения съемочной системы относительно поверхности образца (рис. 9). Следовательно, технология получения стереопар включает в себя изменение угла наклона предметного столика или поворот его вокруг своей оси. С некоторыми допущениями такой вид съемки можно назвать «псевдоконвергентным» .
При исследовании образцов в РЭМ было использовано три подхода получения стереопар. Первый подход, предложенный О.В. Глуховым (устное сообщение), включал конвергентный случай съемки с равными углами. На рис. 10 изображена упрощенная схема получения правого снимка стереопары. Угол наклона предметного столика в направлении, формирующего изображение детектора вторичных электронов, равен 15-30. Исследуемый образец находится в центральной позиции (предметный столик № 9), что обеспечивает его возвращение в исходное положение относительно детектора, во время разворота для получения левого снимка.
Модуль программной системы «ра-зэм/входные данные». Определение входных параметров рэм-снимков
Обработанная стереопара (с разметкой для внутреннего ориентирования), а также определенные с помощью модуля «PA-3DM/ Входные данные», входные параметры загружаются в цифровую фотограмметрическую систему Z-Space 1.2 (lite-версия) (рис. 27).
Функциональные блоки цифровой фотограмметрической системы Z-Space 1.2 представляют все основные стадии технологического процесса получения ЦМР на основе стереопары цифровых снимков (таблица 4). Система предназначена для быстрой генерации цифровых моделей рельефа в виде регулярной матрицы высот, создания ортофотопланов, а также съемки векторных контуров по стереопарам и ортофото (Z-Space 1.2 руководство пользователя, 1999). Таблица 4. Основные функциональные блоки системы Z-Space 1.2.
На этапе внутреннего ориентирования (Interior Orientation) определяются параметры формул пересчета точки снимка во внутренней системе координат по номерам строки и столбца пикселя цифрового изображения и обратно. Результаты внутреннего ориентирования используются для взаимного и внешнего ориентирования и обеспечивают точное определение координат местности. Процесс внутреннего ориентирования в Z-Space 1.2. включает в себя четыре этапа: 1. Установку параметров оцифровки, масштаб съемки, фокусное расстояние; 2. Установку параметров и способа использования разметки; 3. Начальную установку маркеров для крестов разметки; 4. Процесс вычисления параметров ориентирования. Этап взаимного ориентирования (Relative Orientation) определяет параметры взаимного положения систем координат правого и левого снимков и позволяет построить свободную стереомодель. Параметры взаимного ориентирования включают в себя два угла поворота системы координат левого снимка а, у и три угла поворота системы координат правого снимка а, со, у.
Для того, чтобы определить параметры взаимного ориентирования, необходимо отметить связующие точки на обоих снимках. Эта операция может быть сделана в ручном, полуавтоматическом и автоматическом режимах.
При работе со стереопарами образца в программе Z-Space 1.2 исследователь, как правило, вручную осуществляет привязку соответствующих точек на левом и правом изображениях (рис. 28), количество гомологических точек должно быть больше шести, желательно чтобы они были равномерно распределены. После такого выбора, программа оценивает уровень корреляции точек и осуществляет переход к созданию ЦМР.
На этапе внешнего ориентирования (Exterior Orientation) свободная стереомодель, полученная при взаимном ориентировании, привязывается к заданным опорным точкам. Пользователь загружает файл geod.pnt, полученный с помощью «PA-3DM/ Входные данные» и производит маркировку введенных точек.
После проведения трех этапов ориентирования, пользователь переходит к блоку генерации цифровой модели рельефа. ЦМР строится на заданной области, которая определена непосредственно на изображении. Область может быть разбита на любое количество подобластей, в каждой из которых задана своя стратегия построения ЦМР. Для построения ЦМР используется иерархическая стратегия, которая заключается в выполнении двух или больше итераций: создание оценки ЦМР с укрупненным шагом (Estimation Mode); создание ЦМР с требуемым шагом (Precise Mode). При этом оценка ЦМР, построенная в Estimation Mode, будет использоваться в качестве начального приближения для коррелятора в Precise Mode.
Для исследований в микродиапазоне, как уже было описано ранее, были обоснованы изменения существующей стратегии создания ЦМР, которые реализованы в новой версии Z-Space 1.2 (lite-версия) (рис. 29). В созданной программной среде устанавливаемыми параметрами для создания ЦМР микрообъекта являются: Start point - верхний левый угол сетки (в микронах); Size- размеры сетки в микронном диапазоне;
Цифровая модель поверхности, получаемая в результате фотограмметрического моделирования, традиционно представлена в виде значений в узлах прямоугольной регулярной сетки. Дискретность сетки определялась в зависимости от конкретной решаемой задачи (для чешуи байкальского омуля был получен шаг сетки - grid step = 100, 200..500 мкм; для исследования с байкальскими аэрозолями grid step ЮОмкм). Для дальнейшей работы цифровая 3-D модель сохраняется в виде стандартного текстового ASCII-файла в базе данных исследователя.
Проекты фотограмметрического восстановления сохранялись в базе данных проектов.
Для решения задач моделирования и визуального отображения на экране монитора 3-D модели микрообъекта, с возможностью ее анализа исследователем, разработан второй программный модуль системы PA-3DM.
Процесс компьютерной генерации 3-D изображения делится на два основных этапа: моделирование и визуализация. Результатом моделирования биологического микрообъекта является массив точек (трехмерных координат) исследуемой поверхности, полученный в результате фотограмметрического моделирования. Данный массив состоит из значений в узлах прямоугольной регулярной сетки, дискретность которой определялась в зависимости от решаемой задачи.
Ввод данных в программный модуль «PA-3DM/Pa6oTa с 3D моделью», осуществляется из стандартного текстового ASCII-файла ( . , .txt, .asc2 текстовый файл в кодировке DOS), например файл - setka6.asc, файл с данным расширением экспортируется ЦФС Z-Space 1.2 (lite - версия).
Экспортируемый файл имеет формат, в котором три столбца соответствуют координатным значениям точек xt, yt, zt.
Определения пространственной структуры раковины байкальской остракоды для создания электронных коллекций
Преобразование координат из системы Sxyz в систему SXYZ может быть осуществлено путем последовательного поворота системы координат SXYZ вокруг трех осей. Причем три угла Эйлера однозначно определяют вращение. Поэтому матрица перехода может быть представлена как произведение трех матриц, соответствующих указанным поворотам. Применительно к системе элементов внешнего ориентирования, для определения направляющих косинусов осуществим три поворота : первый поворот системы SXYZ осуществим в плоскости ZX на угол а вокруг оси Y, затем в плоскости Z X на угол со вокруг оси X и в плоскости снимка вокруг оси z на угол %.
Этим поворотам будут соответствовать матрицы : А„ = coso: 0 sina О 1 О - sin а 0 cos а, /1 0 0 О cos со - sin со sin О) COS W j (10) V Ах = cos х - sin 2" 0Л sin х cos X 0 0 После последовательного умножения всех трех матриц, мы получаем матрицу для вычисления направляющих косинусов sin a sin со sin х + cos a cos х sin a sin со cos х cos & sin х sin«cosu cos со sin х -sma А = cosa cos;jf cosasuKasm -sinacos cos a sin со cos x + sin a sin x cos a cos со (И) Таким образом, формулы для вычисления направляющих косинусов для второй системы элементов внешнего ориентирования, имеют вид : д, = sin a sin со sin х + cos a cos х, 100 a2 = sin a sin со cos % - cos a sin %, щ =sinacos w, bx =coscos\nx, (12) b2 = cos CO cos #, 63 =-sin w, c, = cos a sin со sin x sin a cos x, c2 = cos a sin со cos + sin a sin , c3 = cos a cos U). Двойная обратная пространственная засечка
В общем случае определение пространственных координат производят путем решения двойной обратной пространственной засечки. Для этого необходимо иметь два снимка одного и того же участка местности, полученных с разных точек фотографирования. Расстояние между точками фотографирования называют базисом фотографирования. Такие снимки составляют стереопару или, как часто их называют, пару фотоснимков. По стереопаре можно построить модель местности.
Лобанов в (Лобанов, 1984) так определил сущность двойной обратной засечки: по левому и правому снимкам стереопары восстанавливают связки лучей, существовавшие во время фотографирования. Затем при произвольном расстоянии между вершинами связок снимки устанавливают относительно друг друга в то положение, в каком они были в момент аэрофотосъемки, т.е. производят взаимное ориентирование снимков. После такой установки снимков образуется модель местности как геометрическое место точек пересечения соответственных лучей левой и правой связок. Масштаб этой модели произвольный, так как расстояние между вершинами связок выбрано произвольно. По опорным точкам модель приводят к заданному масштабу и ориентируют относительно геодезической системы координат. В результате внешнего ориентирования модели определяются и элементы внешнего ориентирования снимков. Затем находят координаты отдельных точек местности или составляют карту.
Таким образом, обратная двойная засечка включает следующие этапы: 1. построение связок проектирующих лучей или внутреннее ориентирование снимков, 2. взаимное ориентирование снимков, 3. внешнее ориентирование модели, 4. определение координат отдельных точек или составление карты.
Взаимное ориентирование пары снимков позволяет построить модель местности без использования опорных точек. Положение снимка в пространстве определяется шестью элементами внешнего ориентирования (Келль, 1989). Для двух снимков, образующих модель местности, требуется двенадцать величин. При решении двойной обратной пространственной засечки пять элементов из двенадцати устанавливаются в результате взаимного ориентирования снимков, остальные семь элементов определяют по опорным точкам (внешнее ориентирование модели), которых должно быть не менее трех: две планово-высотные, а третья может иметь только высотную отметку.
В аналитическом способе для построения модели используют условные элементы внешнего ориентирования, причем при решении двойной пространственной засечки их определяют через элементы взаимного ориентирования снимков.
Взаимное ориентирование двух снимков
Элементы взаимного ориентирования - это величины, определяющие взаимное положение пары снимков в момент фотографирования. Взаимное ориентирование может быть достигнуто двумя способами: 1. угловыми движениями обеих проектирующих камер; 2. движениями одной проектирующей камеры, например правой при неподвижном положении левой камеры.
