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Development and Status of Image Matching in Photogrammetry
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 match...
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| Published in: | Photogrammetric record 2012-03, Vol.27 (137), p.36-57 |
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| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Subjects: | |
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| Online Access: | Get full text |
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| container_issue | 137 |
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| container_title | Photogrammetric record |
| container_volume | 27 |
| creator | Gruen, Armin |
| description | 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. |
| doi_str_mv | 10.1111/j.1477-9730.2011.00671.x |
| format | article |
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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. Viele Ansätze zur Korrelation wurden über die Jahre entwickelt, aber das Problem gilt grundsätzlich noch immer als ungelöst. Dieser Beitrag beschreibt die Entwicklung der Verfahren der Bildkorrelation in der Photogrammetrie über die letzten 50 Jahre, verweist auf die Ergebnisse einiger empirischer Genauigkeitsstudien und diskutiert einige der immer noch bestehenden Probleme.Obwohl automatische Verfahren eine ganze Reihe von Vorteilen aufweisen, ist doch die Qualität der Ergebnisse meist nicht ausreichend, teilweise ja sogar weit entfernt von jeglicher Akzeptanz. Selbst mit den höchstentwickelten Verfahren sind wir immer noch nicht in der Lage, die Qualität der Ergebnisse eines menschlichen Operateurs zu erreichen. Wir benötigen dringend weitere Verbesserungen und Innovationen. Dazu gibt es gegenwärtig zwei grundsätzlich gangbare Wege: (a) Nutzung von Multi‐Sensor Informationen und somit Erweiterung der Informationsgrundlagen und/oder (b) durch Fortschritte bei den Algorithmen des Bildverstehens und somit besserer Modellierung des menschlichen Prozesses des Bildverstehens.
Resumen
La correspondencia de imágenes y muestras es, probablemente, la función más importante en la fotogrametría digital, en el modelado 3D y en la cartografía automática. Muchos métodos de correspondencia han evolucionado a lo largo de los años pero, en términos generales, el problema se considera aún no resuelto completamente. Este artículo describe la evolución de las técnicas de correspondencia de imágenes en la fotogrametría a lo largo de los últimos 50 años, analiza los resultados de algunos estudios empíricos de la exactitud, y ofrece una valoración crítica de los problemas aún sin resolver. Aunque los métodos automáticos poseen un gran número de ventajas, la calidad de los resultados no es todavía satisfactoria y, en algunos casos, incluso está lejos de ser aceptable. Incluso con las más avanzadas técnicas no somos capaces de lograr la calidad de los resultados que un operador humano puede conseguir. Hay una necesidad urgente de continuar las mejoras e innovaciones, ya sea mediante la utilización de múltiples sensores que incrementen el espectro de la información, o por avances en los algoritmos de comprensión de la imagen que permitan acercarnos más a la capacidad humana de lectura e interpretación de su contenido.</description><identifier>ISSN: 0031-868X</identifier><identifier>EISSN: 1477-9730</identifier><identifier>DOI: 10.1111/j.1477-9730.2011.00671.x</identifier><language>eng</language><publisher>Oxford, UK: Blackwell Publishing Ltd</publisher><subject>Digital imaging ; DSM generation ; empirical tests ; History ; image matching ; least squares ; multi-image ; multiple image features</subject><ispartof>Photogrammetric record, 2012-03, Vol.27 (137), p.36-57</ispartof><rights>2012 The Author. The Photogrammetric Record © 2012 The Remote Sensing and Photogrammetry Society and Blackwell Publishing Ltd</rights><lds50>peer_reviewed</lds50><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed><citedby>FETCH-LOGICAL-c4291-dd4975b6750cdfaab902c15c28ec48dabd72769d5042612a0a3b153b58b48b883</citedby><cites>FETCH-LOGICAL-c4291-dd4975b6750cdfaab902c15c28ec48dabd72769d5042612a0a3b153b58b48b883</cites></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><link.rule.ids>314,780,784,27924,27925</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>Gruen, Armin</creatorcontrib><title>Development and Status of Image Matching in Photogrammetry</title><title>Photogrammetric record</title><description>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. Viele Ansätze zur Korrelation wurden über die Jahre entwickelt, aber das Problem gilt grundsätzlich noch immer als ungelöst. Dieser Beitrag beschreibt die Entwicklung der Verfahren der Bildkorrelation in der Photogrammetrie über die letzten 50 Jahre, verweist auf die Ergebnisse einiger empirischer Genauigkeitsstudien und diskutiert einige der immer noch bestehenden Probleme.Obwohl automatische Verfahren eine ganze Reihe von Vorteilen aufweisen, ist doch die Qualität der Ergebnisse meist nicht ausreichend, teilweise ja sogar weit entfernt von jeglicher Akzeptanz. Selbst mit den höchstentwickelten Verfahren sind wir immer noch nicht in der Lage, die Qualität der Ergebnisse eines menschlichen Operateurs zu erreichen. Wir benötigen dringend weitere Verbesserungen und Innovationen. Dazu gibt es gegenwärtig zwei grundsätzlich gangbare Wege: (a) Nutzung von Multi‐Sensor Informationen und somit Erweiterung der Informationsgrundlagen und/oder (b) durch Fortschritte bei den Algorithmen des Bildverstehens und somit besserer Modellierung des menschlichen Prozesses des Bildverstehens.
Resumen
La correspondencia de imágenes y muestras es, probablemente, la función más importante en la fotogrametría digital, en el modelado 3D y en la cartografía automática. Muchos métodos de correspondencia han evolucionado a lo largo de los años pero, en términos generales, el problema se considera aún no resuelto completamente. Este artículo describe la evolución de las técnicas de correspondencia de imágenes en la fotogrametría a lo largo de los últimos 50 años, analiza los resultados de algunos estudios empíricos de la exactitud, y ofrece una valoración crítica de los problemas aún sin resolver. Aunque los métodos automáticos poseen un gran número de ventajas, la calidad de los resultados no es todavía satisfactoria y, en algunos casos, incluso está lejos de ser aceptable. Incluso con las más avanzadas técnicas no somos capaces de lograr la calidad de los resultados que un operador humano puede conseguir. Hay una necesidad urgente de continuar las mejoras e innovaciones, ya sea mediante la utilización de múltiples sensores que incrementen el espectro de la información, o por avances en los algoritmos de comprensión de la imagen que permitan acercarnos más a la capacidad humana de lectura e interpretación de su contenido.</description><subject>Digital imaging</subject><subject>DSM generation</subject><subject>empirical tests</subject><subject>History</subject><subject>image matching</subject><subject>least squares</subject><subject>multi-image</subject><subject>multiple image features</subject><issn>0031-868X</issn><issn>1477-9730</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2012</creationdate><recordtype>article</recordtype><recordid>eNqNkE1PwkAQhjdGEwnyH5p4bt3P7tbEg0GhJCDgR-S22W23UKQt7haFf28rhrNzmUnmfWaSBwAPwQA1dbMOEOXcjziBAYYIBRCGHAX7M9A5Lc5BB0KCfBGKxSXoOZfrJsUo5iTsgNsH82U21bYwZe2pMvVealXvnFdl3qhQS-NNVJ2s8nLp5aU3W1V1tbSqKExtD1fgIlMbZ3p_vQveBo-v_dgfT4ej_v3YTyiOkJ-mNOJMh5zBJM2U0hHECWIJFiahIlU65ZiHUcogxSHCCiqiESOaCU2FFoJ0wfXx7tZWnzvjarmudrZsXkpECEMRgixqUuKYSmzlnDWZ3Nq8UPYgEZStLLmWrRPZOpGtLPkrS-4b9O6Ifucbc_g3J2fx9LmZGt4_8rmrzf7EK_shQ044k-9PQ0kHi3g8j-dyQn4A0_p-CQ</recordid><startdate>201203</startdate><enddate>201203</enddate><creator>Gruen, Armin</creator><general>Blackwell Publishing Ltd</general><general>Wiley Subscription Services, Inc</general><scope>BSCLL</scope><scope>AAYXX</scope><scope>CITATION</scope><scope>8FD</scope><scope>FR3</scope><scope>H8D</scope><scope>KR7</scope><scope>L7M</scope></search><sort><creationdate>201203</creationdate><title>Development and Status of Image Matching in Photogrammetry</title><author>Gruen, Armin</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-LOGICAL-c4291-dd4975b6750cdfaab902c15c28ec48dabd72769d5042612a0a3b153b58b48b883</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>eng</language><creationdate>2012</creationdate><topic>Digital imaging</topic><topic>DSM generation</topic><topic>empirical tests</topic><topic>History</topic><topic>image matching</topic><topic>least squares</topic><topic>multi-image</topic><topic>multiple image features</topic><toplevel>peer_reviewed</toplevel><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>Gruen, Armin</creatorcontrib><collection>Istex</collection><collection>CrossRef</collection><collection>Technology Research Database</collection><collection>Engineering Research Database</collection><collection>Aerospace Database</collection><collection>Civil Engineering Abstracts</collection><collection>Advanced Technologies Database with Aerospace</collection><jtitle>Photogrammetric record</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext</fulltext></delivery><addata><au>Gruen, Armin</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>Development and Status of Image Matching in Photogrammetry</atitle><jtitle>Photogrammetric record</jtitle><date>2012-03</date><risdate>2012</risdate><volume>27</volume><issue>137</issue><spage>36</spage><epage>57</epage><pages>36-57</pages><issn>0031-868X</issn><eissn>1477-9730</eissn><abstract>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. Viele Ansätze zur Korrelation wurden über die Jahre entwickelt, aber das Problem gilt grundsätzlich noch immer als ungelöst. Dieser Beitrag beschreibt die Entwicklung der Verfahren der Bildkorrelation in der Photogrammetrie über die letzten 50 Jahre, verweist auf die Ergebnisse einiger empirischer Genauigkeitsstudien und diskutiert einige der immer noch bestehenden Probleme.Obwohl automatische Verfahren eine ganze Reihe von Vorteilen aufweisen, ist doch die Qualität der Ergebnisse meist nicht ausreichend, teilweise ja sogar weit entfernt von jeglicher Akzeptanz. Selbst mit den höchstentwickelten Verfahren sind wir immer noch nicht in der Lage, die Qualität der Ergebnisse eines menschlichen Operateurs zu erreichen. Wir benötigen dringend weitere Verbesserungen und Innovationen. Dazu gibt es gegenwärtig zwei grundsätzlich gangbare Wege: (a) Nutzung von Multi‐Sensor Informationen und somit Erweiterung der Informationsgrundlagen und/oder (b) durch Fortschritte bei den Algorithmen des Bildverstehens und somit besserer Modellierung des menschlichen Prozesses des Bildverstehens.
Resumen
La correspondencia de imágenes y muestras es, probablemente, la función más importante en la fotogrametría digital, en el modelado 3D y en la cartografía automática. Muchos métodos de correspondencia han evolucionado a lo largo de los años pero, en términos generales, el problema se considera aún no resuelto completamente. Este artículo describe la evolución de las técnicas de correspondencia de imágenes en la fotogrametría a lo largo de los últimos 50 años, analiza los resultados de algunos estudios empíricos de la exactitud, y ofrece una valoración crítica de los problemas aún sin resolver. Aunque los métodos automáticos poseen un gran número de ventajas, la calidad de los resultados no es todavía satisfactoria y, en algunos casos, incluso está lejos de ser aceptable. Incluso con las más avanzadas técnicas no somos capaces de lograr la calidad de los resultados que un operador humano puede conseguir. Hay una necesidad urgente de continuar las mejoras e innovaciones, ya sea mediante la utilización de múltiples sensores que incrementen el espectro de la información, o por avances en los algoritmos de comprensión de la imagen que permitan acercarnos más a la capacidad humana de lectura e interpretación de su contenido.</abstract><cop>Oxford, UK</cop><pub>Blackwell Publishing Ltd</pub><doi>10.1111/j.1477-9730.2011.00671.x</doi><tpages>22</tpages><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
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| issn | 0031-868X 1477-9730 |
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