Pinnatekstuuride mõju lähifotogramm-meetrilisel teel loodavatele 3D mudelitele

dc.contributor.advisorVeeleid, Vaiko
dc.contributor.advisorRanne, Raivo
dc.contributor.authorMägi, Jalmar
dc.date.accessioned2023-05-22T07:51:18Z
dc.date.available2023-05-22T07:51:18Z
dc.date.issued2023-05-19
dc.description.abstractFotogramm-meetria on aja jooksul kiiresti arenenud. Tugevaim areng on toimunud viimastel aastakümnetel tänu tehnoloogia arengule. Tänu sellele on 3D mudelite modelleerimine ja kättesaadavus võimalik peaaegu igaühele. Vaja on ainult kaamerat ja arvutit, millega andmeid töödelda. On võimalik isegi ainult nutitelefoniga luua 3D mudeleid, kasutades telefonis olevat kaamerat ja nutitelefonidele loodud tarkvara. Antud uurimustöös kasutas autor 3D mudelite loomiseks hübriidkaamert Sony α5000 ja lauaarvutit. Kokku pildistati neli erinevat objekti ja andmeid töödeldi kahe erineva tarkvaraga. Kõikidel objektidel oli erinevaid pinnatekstuure, mille mõju 3D mudeli loomisele hinnati. Objektid asusid Tartu linnas või selle lähiümbruses. Autori valitud objektideks on: Eesti Rahva Muuseumi viinaköök, Tartu Ülikooli keemia instituudi fassaad, Kõrveküla Põhikooli hoone fassaad ja Jänese tänaval asuva hoone fassaad. Autor kasutas valitud fassaadidest lõikusid, et andmetöötlus liiga mahukaks ei läheks. 3D mudelite modelleerimiseks kasutati Agisoft Metashape Proffessional ja Regard 3D tarkvarasid. Mõlemad programmid on eksisteerinud juba mõnda aega ja algsetest versioonidest kõvasti edasi arenenud. Metashape eelkäija Agisoft Photoscan loodi juba 2010. aastal ja esimene versioon Regard 3D ilmus 2015. aastal. Mõlemat programmi on ka algajal lihtne kasutada ja kodulehtedel on juhendid seletamaks hätta sattumisel. Regard 3D kasutati koos MeshLab-iga, viimast kasutati 3D mudelite mõõtkavasse viimiseks. Andmetöötlus algas fotode importimisest tarkvaradesse ja seejärel programmid joondasid fotod otsides fotodel asuvaid iseloomulike punkte, mis on tuvastatavad mitmetelt piltidelt. Metashape suutis kõik ette antud fotod joondada. Regard 3D suutis kõik fotod joondada ainult ühe objekti puhul. Fotode joondamise tulemusena tekkisid hõredad punktipilved, mida seejärel tuli tihendada, et tekiks tihe punktipilv. Seejärel loodi kolmnurkade võrgustiku mudel ja viimaseks genereeriti tekstuurid 3D mudelitele. Programmide suutlikkuse suurimad erinevused tulid välja võrgustiku mudelite loomisel, kus Metashape genereeris detailsemad mudelid. Tekitatud polügoonide hulk Metashape programmiga oli kümneid kordi suurem, kui Regard 3D loodud mudelitel. Suurimad visuaalsed moonutused 3D mudelitele tekkisid klaaspindadest ja liiga ühetahulise tekstuuridega pindadest. Seetõttu visuaalselt kõige kehvemad mudelid tekitati Tartu Ülikooli keemia instituudi ja Kõrveküla Põhikooli hoone andmetest. Väiksema moonutustega mudeliteks olid ERM-i viinaköögi ja Jänese tänava fassaad, mis olid suuresti tehtud telliskividest. Geomeetrilise kvaliteedi hindamisel tõdeti, et väiksema visuaalse kvaliteediga mudelitel on ka väiksem geomeetriline kvaliteet. Tarkvarade vahelist võrdlust geomeetrilise kvaliteedi hindamisel on võimalik sooritada ainult Jänese tänava fassaadi puhul. Sellel objektil suutsid ainsana mõlemad tarkvarad joondada sama palju fotosid ja seega on lähteandmed samasugused. Teistel objektidel ei suutnud programmid sama palju fotosid joondada ja seetõttu on lähteandmed erinevad.
dc.description.abstractThe objective of this graduation thesis Effects of Surface Textures on Close-range Photogrammetry Based 3D Models is to investigate how different facade textures affect the quality of 3D models created using close-range photogrammetric methods. The texture of surfaces is one of the most important factors that affect the visual appearance of spatial objects. In natural environments, surface textures are diverse and rich, creating various visual effects that can significantly affect object detection and analysis. Modern photogrammetric systems often use surface texture information to create three-dimensional models of objects, as textures can provide additional information about the shape and geometry of objects, contributing to more accurate 3D models. The research consists of four parts, introducing the nature and history of photogrammetry and photogrammetric software, describing the tools, processes, and research objects used in the experiment, presenting the obtained results and scaling the models, and analyzing the results obtained, considering both the visual and geometric quality of 3D models. The choice of this research topic is relevant today, as the creation of 3D models has become more affordable and technology has become more capable. Creating 3D models is now possible for almost anyone with a camera and a computer to process data. Even smartphones can create 3D models using built-in cameras and software designed for smartphones. Therefore, interest in photogrammetric solutions is growing in many fields, such as construction, architecture, real estate, geology, and geodesy. The importance of surface textures in creating 3D models is particularly critical in this context, as it can increase the accuracy and usefulness of models in many practical applications. The study applies various methods and techniques to analyze and evaluate the importance of surface textures in 3D model creation and identify possible limitations and challenges in this process. The research also provides an opportunity to compare different software programs using the same data set, i.e., photographs. This study discusses the distortions in 3D models and how the quality of the models can be affected by different surfaces. It is noted that the biggest distortions occur on glass surfaces and on surfaces that are too uniform. The study found that the highest quality models were obtained from brick facades. The article emphasizes the importance of considering the surface properties when creating 3D models, as it can greatly impact the geometric quality of the final product. Models with higher visual quality also have higher geometric quality, while models with lower visual quality also have poorer geometric quality.
dc.identifier.urihttps://dspace.tktk.ee/handle/20.500.12863/4816
dc.language.isoet
dc.publisherTallinna Tehnikakõrgkool
dc.subjectEhitus::Rakendusgeodeesia::Geodeesia
dc.subject.otherRakendusgeogeesia
dc.titlePinnatekstuuride mõju lähifotogramm-meetrilisel teel loodavatele 3D mudelitele
dc.title.alternativeEffects of Surface Textures on Close-range Photogrammetry Based 3D Models
dc.typelõputöö

Failid