Development and Status of Image Matching in Photogrammetry

• Published in: Photogrammetric record 2012-03, Vol.27 (137), p.36-57
• Main Author: Gruen, Armin
• Format: Article
• Language: English
• Subjects: Digital imaging; DSM generation; empirical tests; History; image matching; least squares; multi-image; multiple image features
• ISSN: 0031-868X; 1477-9730
• DOI: 10.1111/j.1477-9730.2011.00671.x

Image and template matching is probably the most important function in digital photogrammetry and also in automated modelling and mapping. Many approaches for matching have evolved over the years, but the problem is still unsolved in general terms. This paper describes the development of image matching techniques in photogrammetry over the past 50 years, addresses the results of some empirical accuracy studies and also provides a critical account of some of the problems that remain. Although automated approaches have quite a number of advantages, the quality of the results is still not satisfactory and, in some cases, far from acceptable. Even with the most advanced techniques, it is not yet possible to achieve the quality of results that a human operator can produce. There is an urgent need for further improvements and innovations, be it through more powerful multi‐sensor approaches, thereby enlarging the information spectrum, and/or through advancements in image understanding algorithms, thus coming closer to human capabilities of reading and understanding image content. Résumé L’appariement d’images et de formes est sans doute l’opération la plus importante en photogrammétrie numérique et en modélisation et cartographie automatiques. De nombreuses approches se sont succédé depuis des années mais le problème n’est toujours pas totalement résolu. Cet article décrit le développement des techniques d’appariement d’images en photogrammetrie pendant les 50 dernières années, présente les résultats obtenus dans quelques études de précision empiriques, et dresse un bilan critique des problèmes qui subsistent. Bien que les approches automatiques aient un grand nombre d’avantages, la qualité des résultats n’est toujours pas satisfaisante, et même loin d’être acceptable dans certains cas. Même avec les techniques les plus avancées, nous sommes toujours dans l’incapacité d’atteindre la qualité des résultats obtenus par un opérateur humain. Il y a un besoin urgent d’améliorations et d’innovations, soit à travers des approches multi‐capteurs plus puissantes et consistant àélargir le spectre d’information, soit à travers une amélioration des algorithmes de compréhension d’images visant à les rendre plus proches des possibilités humaines de lecture et de compréhension du contenu des images. Zusammenfassung Bild‐ und Musterkorrelation gehören zu den wichtigsten Grundfunktionen der Digitalen Photogrammetrie und somit auch der automatischen 3D Modellierung und Kartierung.