Booklets for Protection of Syrian Cultural Heritage, Vol. 1

PHOTOGRAMMETRY FOR CULTURAL HERITAGE
Nobuya WATANABE
Arabic Translation: Sari JAMMO

Agency for Cultural Affairs,
Government of Japan

Booklets for Protection of Syrian Cultural Heritage Vol.1
PHOTOGRAMMETRY FOR CULTURAL HERITAGE

Research Center for West Asian Civilization,
University of Tsukuba,
1-1-1, Tennodai, Tsukuba, Ibaraki,305-8571, JapanAll rights reserved. No part of this booklet may be reproduced,
In any form or by any means, electronic, mechanical, photocopying or otherwise,
Without the prior written permission of the copyright owners.
Printed by Maeda Printing in Tsukuba, Japan

Booklets for Protection of Syrian Cultural Heritage, Vol. 1

PHOTOGRAMMETRY FOR CUTLURAL HERITAGE
Nobuya WATANABE
Arabic Translation: Sari JAMMO

Financial support for this publication was provided by
The Agency of Cultural Affairs, Government of Japan2017

Photogrammetry for cultural heritage
1

About this brochure

1.1 Intended reader
This brochure is intended for beginners with an interest in recording cultural heritage
and archaeological features utilizing photogrammetry (especially the use of SfM). No special
knowledge of photogrammetry or measurement is required.
1.2 Purpose
The recent improvement of techniques in photogrammetry and computer vision has
facilitated the use of straightforward 3D modelling for general users. However, there are several
tips and user techniques which could affect the end results. This brochure is intended to be a guideof the fundamental concepts and methods including important know-how and should aid the workin practice. Explanation of the technological principles of photogrammetry will be introduced
in an incremental manner and avoid complicated mathematical formulas. However, the actual
processing procedures using SfM software will not be explained in this brochure since there arenumbers of software and procedures differs among them (and also straight forward in most of
the case). The photographs themselves are the base data which are more fundamental rather thanthe procedure from the viewpoint of archiving. It is also difficult for the beginners to isolate theproblem whether it is stemmed from the images or the processing, when encountering unexpected
results. At least, the causes for the unexpected results are easier to identify when you understandthe principles of photogrammetry and what SfM softwares are doing inside. In short, the aim isto enable the appropriate use of this technique through gaining basic knowledge of the principles,
and to deepen understanding for what you are actually doing.
1.3 Where to read
Chapters 2 to 4 contain the history and basics of the principle techniques. Chapter 5 will
explain the devices and tools required to begin using photogrammetry methods. Chapter 6 will
outline basic preparation and “principles for practice”, to guide you during practice, and examples
to facilitate understanding. Chapter 7 will explain the basic procedures step by step and in detail.
Chapter 8 and 9 will provide additional information.

1

2

Measurement from images

2.1 Photogrammetry
Photogrammetry is a technique of making measurements from a photograph. It can be applied
to micro scale objects to global terrain, as long as there is an appropriate set of photographs orimages. Thus, photogrammetry is widely applied in industrial product evaluation, 3D modelling,
mapping and related fields. Another characteristic is that it can measure an object without physicalcontact, which is an advantage in most of the case. Furthermore, photogrammetry is capable ofrecording an object in a detailed manner rather than merely sparse points or lines. This is importantwhen archiving objects such as buildings or statues which have complex detailed shapes. There
are many studies and projects which use this technique to archive cultural heritage. Of note is thereconstruction of Buddha statues destroyed by dynamite in Bamiyan, Afghanistan (Gruen et al.,2003). This work thoroughly shows the effectiveness of photogrammetry, since this was the only
method that enabled reconstruction of the disappeared monument. This approach is increasingly
important at present due to unstable political conditions and many attempts have been made byother researchers to record material in this way (Agarwal et al., 2009; Kitamoto et al., 2011;
Wahbeh et al., 2016).
2.2 Computer graphics and Structure from Motion (SfM)
Photogrammetry is a powerful technique for reconstruction and recording of cultural heritage
as stated in the previous section. Unfortunately, it was not really affordable for ordinary users
due to difficulty of operation and the need for professional knowledge, as well as monetary cost
during recent decades. However, integration with robot vision provided an affordable solution
called Structure from Motion (SfM). Robot vision research endeavors to correlate the eyes of
the robot, which requires automatic and robust measurement with the images. In short, the 3D
map of the surrounding environment and the position of the robot (camera) are calculated. The
basic calculation for measurement using bundle adjustment (a method to calculate the camera
parameters needed for measurement. See the following paragraph for details) is the same forboth methods. However, the complicated procedures required in traditional photogrammetry were
replaced by utilizing robust and automatic pixel matching in the case of SfM. Thus, highly straightforward operation is achieved by using SfM software.

2

3

The basic concept of photogrammetry

3.1 Triangulation
The fundamental concept of photogrammetry is triangulation as shown in Figure 1. The
figure shows the geometric relationship between the stereoscopic camera system whose positions
are fixed. It can easily calculate the coordinates of the unknown points if the exact location andorientation of the camera is known.
The unknown point [a] is placed in [a’] in right image and [a”] in left image. The triangle
formed by [a’] and moved [a”] and lens center (i.e. ⊿a) and the triangle formed by [a] and lenscenter of two cameras will be similar figures. The location of this unknown point can be calculated
if the ratio of the size and camera position are known. Thus, the position of camera and theunknown point can be identical to its general triangulation (Figure 2).
Base line
Principle point

Length in image plane (li)a”

Camera1(X1,Y1,(Z1))

Axis X

Camera2(X2,Y2,(Z2))

Axis Y

Focal length (f)

CCD

⊿A∽⊿a

⊿a

move

Lens

a’

a”

Base line:lenuh=

elev=�‐uh⊿A

Unknown height (uh)Unknown point [a] ispositioned as [a’ ]in rightcamera and [a”] in left camera.

Height (h)New point(Xn,Yn,(Zn))
Elevation (elev)

���
×f
��

If the relative camera
positions are fixed anddistances are known.

aFigure 1. Stereoscopic measurement using a fixed pair of cameras

New point(x, y, z)bench mark 1(x1,y1,z1)
known coordinate

bench mark 2(x2,y2,z2)
known coordinate
a’

a”

a”

Figure 2. Correspondence with triangulation33.2 Triangulation for the pairs of cameras with an unfixed location
The geometry of the cameras and the points to measure will be robust when the camera
position is fixed as in the previous paragraph (Figure 2). Matters are complicated when thepositions of the cameras are not fixed, for example when trying to make a measurement with theaerial photographs, or using photographs taken from handheld cameras. Aerial photogrammetry
is an important application for photogrammetry and mapping, and was studied and applied fora long period. Airplanes fly within turbulence and cannot be perfectly stable when taking aerial
photographs, which results in spatial dis-orientation between the cameras (Figure 3 (c)). Hence,
the location and orientation of the camera is unknown, which is essential for measurement. The
main concern here is how to determine the precise positioning of the all cameras when the area
was photographed (Figure 4). Precise geometry of the camera positioning is determined by its
position (i.e., X,Y, Z) and rotation (i.e., κ, φ, ω), and also by calibration of the errors occurringinside the camera system. The former factors are called “exterior orientation” and the later“interior orientation”. These factors are explained in the following paragraphs.
3.3 Exterior orientation
Thus, to determine the location and orientation among the set of photographs (i.e. camera
position and orientation when photographs are taken) is an essential procedure to begin
measurement. So, the unknown parameters to be solved will be the location (X,Y,Z) and theorientation of the camera (κ, φ, ω) which is the rotation along those axis (Figure 3 (b)). Exact
camera position and orientation, which is reconstructed with these six parameters, is called“exterior orientation”.
When taking aerial photographs of the focus area, it is common to take several courses,
over lapping photographs with nearby photographs (Figure 4). Over lapping within a course andbetween the course is very important, since the overlapping forms the fundamental geometry
to make the measurement possible (see Figure 1 and Figure 2). Conventionally, appropriate
overlapping of the photographs within each courses were said to be 60%, but 80-90% arerecommended in case of SfM.
3.4 Interior orientation
Logically, measurement can be implemented when exterior orientation is determined.
However, when discussing precise measurement, the effect of slight dis-orientation of the lenscenter and the CCD center, or distortion of the lens are not negligible. Strictly speaking, these
dis-locations which cause errors are unique to every camera, even within the same model. The
geometry within the camera system is called its “interior orientation”. There are parameters forcalibrating film curvature, lens distortion, dislocation of lens center and principle point, and focal
4

Camera position
O(X0o,Yo,Zo)(0,0,0)CCD

ZκPrinciple point

Camera rotation
κ,φ,ω
Y
φ

ω

Focal length (f)fLens
Geometrically same

X

Image plane coordinate
P(x,y,-f)(b)Ground position
P(X,Y,Z)(c)
Real world(a)Figure 3. Geometry of camera and image plane in aerial photographs

Course1
Course2
Course3

Tie-point (GCP)
Course1
Course2
Course3

Block
Figure 4. The concept of Aerial photographs

5length for examples. Using target with lattice pattern to calculate the distortion are the common
way to eliminate these errors inside the camera. Errors can also be eliminated during bundle
adjustment, procedure to calculate the parameters and processes using appropriately placed GCPs.
3.5 Bundle Adjustment
Bundle adjustment is a procedure to calculate the whole parameters (i.e. X,Y,Z,κ,φ,ω) of
all cameras within the whole “block (see Figure 4)”. Thus, in digital photogrammetry, the bundle
adjustment itself is the procedure to determine the exterior and interior orientation. The tie-points
are the points which can be identified among the different photographs. Tie-points are important
to connect the adjacent photograph and courses into continuous area block. The camera positions
and orientations included in the block are calculated simultaneously by referring the sets of tiepoints. Some of the tie-points should have precise known XYZ values, when giving absolutecoordinates to the external orientation, and the measurement results. The points with known XYZvalues used to add coordinates are also called “Ground Control Points (GCP) “. There is extensive
literature on how bundle adjustment is calculated or computed. But for the ordinary user, it should
be sufficient to understand what bundle adjustment means. The final measurement algorithm ofmost SfM software also uses bundle adjustment.
3.6 The measurement
After finishing the bundle adjustment, we can now proceed to the measurement phase.
Identifying the same points among the overlapping photographs is the actual procedure (seeFigure 1). If it is possible to identify the corresponding sets of every single point (“pixels” in caseof digital imagery), then you can measure (i.e. generate a 3D model) of the whole overlapping
scene (see Figure 2).

4

Digital image processing within SfM

4.1 The basic flow of the SfM
The basic flow of the SfM is shown in the following flow chart. If you only need the relative
3D model and do not need the absolute coordinate, GCPs are not necessary. There are no essential
difference what it is doing between “relative” and “absolute”. Please keep in mind that the term
“Absolute (relative) bundle adjustment” is just used for descriptive purpose here, and NOT ageneral term.

6

Relative bundle adjustment
Extracting Key points (temporary tie-points)
Method: SIFT
Points are used for initial bundle adjustment.

Selecting reliable key points

Method: RANSAC
Only robust and reliable key points are selected.

Relative bundle adjustment

Relative parameters for external and internal orientation andsparse 3D model for key points are calculated.

Generating further data

( Photoscan: Align photo)

Building dense cloud

Generating dense point cloud using calculated camera
orientations (i.e. information of epipolars).
( Photoscan: Build Dense Cloud)

Building DEM

2.5D terrain model is generated( Photoscan: Build DEM)

Building Mesh

Mesh are calculated from thedense point cloud.
( Photoscan: Build Mesh)

Set GCPs (Absolute key points)

Several points which precise XYZ is known is pickedand coordinates are entered.
( Photoscan: setting markers and reference)

Absolute bundle adjustment

Basically same procedure with “Relative”.
Difference is the use of GCPs.

Building Texture

Building Ortho-photograph

Ortho-rectified photograph is generated from
DEM and fixed camera (photographs)( Photoscan: Build Orthomosaic)

Detailed texture for 3D model is generated.
( Photoscan: Build Texture)

Exporting 3D model

Detailed 3D model is generated (3D-PDF, PLY,OBJ, etc.)

Parameters and sparse 3D model for key points are calculatedwith absolute coordinates.
( Photoscan: Align photo)

Building dense cloudEvery single calculated point contains actual coordinates.
( Photoscan: Build Dense Cloud)Figure 5. Flow of the SfM
4.2 Pixel matching
As stated in 3.6, after camera position is fixed, identifying the same points among theoverlapping photographs is almost equal to measurement itself. Not only in this final stage, pixel
matching is also fundamental for the preparation stage of bundle adjustment since this procedurerequires tie-points to solve the equations. Thus, pixel matching can be considered a key procedure
in digital photogrammetry. SIFT and RANSAC, are the popular algorithms used in SfM to
implement the pixel matching.
4.3 Key point (tie-point) extraction
A set of tie-points are essential to implement bundle adjustment. As bundle adjustment isthe basis of measurement, the tie-points have to be as precise as possible (i.e., perfectly identified
and correctly placed among the overlapped images). This also includes preciseness in coordinate
values if tie-points are used as GCP. Two algorithms called SIFT and RANSAC that improverobustness (as well as automation process) are explained in the following paragraphs. Tie-point iscalled key point in these algorithms.
4.3.1 SIFT (Scale Invariant Feature Transformation)
As its name shows, SIFT is an algorithm which enables identification of the same points
among overlapping photographs, even if the scales are different. SIFT is also capable of being
7

used in differently rotated images and images taken from different viewpoints. Of course, thesmaller the change in viewpoint, the greater possibilities of precise matching. It uses the conceptof “scale-space” and “octave”, which roughly corresponds to a “set of images with different
resolution” and a “set of images smoothed with different sized kernel”. Kernel is another namefor “filter” or “window” used in image processing. The extrema found in adjacent pixels of
focusing pixel from the differential of these sets of images shows the robust key points among theoverlapping images (See Lowe (2004) for details).
4.3.2 RANSAC (Random Sample Consensus)
RANSAC provides a solution to calculate data sets which include outlier values, insteadof using the least means square method. The least means square method is known to be strongly
effected by the outlier values included in the data. This problem of outlier values is caused by pixel
matching difficulties in photogrammetry, as the estimated matching points usually contain many
miss-matches. The idea of applying this method is to cull the correct matching points which are
expected to follow the correct geometry model. Thus, applying RANSAC after SIFT will resultin a robust set of matching points (i.e. key points). Bundle adjustment will then be implemented
using this robust set of key points.

Figure 6. Example of a calculated key point (same pixel is identified among three different
photographs)

5

Tools

5.1 Camera
SfM is basically free from camera types and lens parameters. The key features to be8

considered will be the resolution, CCD size, and lens type for selecting the appropriate camera.
Simply, a higher resolution (and size of CCD), provides a better result. An ordinary lens of around
24mm – 35mm (not fish-eyes or wide angle lens) is sufficient in most cases. Wide-angle lens canbe used (some software have modules for dealing with wide-angle lens) but the image sometime
ends up skewed in 3D models, and usually the image is not better than one from an ordinary lens(Agisoft, the Photoscan developer, suggests 50mm to be the best, and to avoid ultra-wide angle
and fish-eyes lens in their manual). Logically, it is possible to use different cameras and studies
using different camera models are presented in 2.1. However, sometimes use of different camera
models creates gaps when the images are connected. Thus, empirically, a single (or at least thesame type and setting) camera is better when taking the whole target object. Many people use a
Ricoh GR2 especially when they are using UAV or a high pole as a platform, since this camera has
an interval timer from 1 sec which is not common in other compact digital cameras. Additionally,
the GR2 has a large CCD size compared with other compact digital cameras. Recent UAVs from
DJI comes with an affordable camera system installed. Especially after Phantom 4, the CCD size
increased and they are capable of 4K movies. High-resolution movie can be another solution for
SfM. Although the resolution and sharpness are slightly inferior to cameras, it has the advantageof recording continuous frames of photo.
5.2 SfM software
There are many SfM software available. These include free software like Visual SFM (http://
ccwu.me/vsfm/), Bundler (http://www.cs.cornell.edu/%7Esnavely/bundler/) and commercial
software like Photoscan (Agisoft, http://www.agisoft.com/) and pix4D mapper (Pix4D, https://
pix4d.com/), for example. Evaluations have been done on some of these software (J. Schoning
and G. Heidemann, 2015).
5.3 Computer
SfM requires intensive computer resources particularly if working with a large amount ofphotographs. It is better to have graphic boards installed. If considering performance, it seems to
be faster to have two decent graphic boards than having one extreme graphic board. The Agisoft
suggestion of required hardware to run Photoscan is useful (http://www.agisoft.com/downloads/
system-requirements/).
5.4 GNSS (Global Navigation Satellite System)
GNSS is sometimes referred to as GPS but there is a gradual shift to use the term GNSS.
Recently, not only GPS but we also have Galileo, Beidu, Glonass as a satellite navigation systems.
Thus, it is now called GNSS instead of GPS. GNSS can be a very convenient solution to set
9

GCPs in the focus area, as long as the area is in an open area without surrounding walls or trees.
There are now low-cost L1 RTK GNSS in the market, that cost around $600-$2000 for a full
set. This L1 RTK achieves an accuracy of less than 3 cm if the surrounding conditions are good
(However, the base line between the base station and rover station should be within 1 km for
precise measurement). GNSS can be a powerful solution especially when working with UAV(especially when placing GCPs) or with comparatively wide areas.

6

Preparation

6.1 What you should keep in mind
The actual steps for measurement are introduced in the next section, but as is often thecase, unexpected circumstances are encountered when you are working in the field. This chapter
tries to provide the fundamentals and priorities in photographing for SfM, and to help decision
making if you are confused in the photography phase.
6.1.1 First principle : It can only measure “visible things” within the photographBe careful when photographing uneven objects or complex stone features. If the aspects ofthe stone are not taken or hidden, the “dead spots” will cause an error within the 3D model, andcan reflect severe distortion. Try to photograph all aspects of the object (not just the “front” butalso the side, above, and dead spots). Observe the object and check the area which needs careful
photographing (e.g. areas which tend to contain “dead spots”).
The side will not be properly photographed

Figure 7. Photographing with appropriate overlapping
6.1.2 Second principle: “The quality of photograph” equals “accuracy of the 3D model”
Remember that SfM is totally dependent on the set of photographs. For example, if theresolution is reduced by half the accuracy will be reduced accordingly. If the photograph isblurred, pixel matching will not work properly. If the contrast is unbalanced, the possibility of
pixel matching failure increases. Try to take balanced and clean photographs.
106.1.3 Third principle: The camera is a theodolite
As explained in 3.1, photogrammetry is kind of a triangulation. Thus, appropriate overlapping
is fundamental for making an appropriate measurement (You only can only sense “depth” when
you use both eyes). It may feel easier to take an overlapping photo by standing in one positionand just changing the angles, but this will provide a poor result. It is easy to understand whyturning the camera in the same position results in failure, even if it looks like creating an overlap
in the photographs (Figure 8 (c)). Turning the camera is not enough, move your position while
photographing. In the case of SfM, the area intended for 3D modelling should be overlapped
several times in images taken from different positions. An overlap of 80-90% between thephotographs is recommended (perhaps around 70% is affordable in practical use). Of course theobject should not move during the photography session. If considering theodolite measurement
this means that the measuring object is moving. For example, if it is windy, swaying grass andvegetation may cause error during processing (not over the whole model but the area surroundingit). Change of shadows shape or its position can also cause the same problem.
6.1.4 Third principle: If you find it difficult to examine the photo so does the software
Maybe in some objects, you may find this method not working as expected. Some textureswith repeating same patterns or mirror like surface which reflects the lighting can end up in poor
results. At least you can try, but the one of the fundamentals in processing is the pixel matching,which in many case, cannot be so better than manual matching by human eyes.

ObjectBase line
It is impossible to measure points by just turning thetheodolite in one position. Also the accuracy is low ifbase line is too short.

ObjectObjectObjectIn this case theparts which look‘over lapped’ will
not be modeled.

Overlapped area is too small.

(a)

(b)

Only overlapped area can be processed as 3D model

Turning camera in the same
position will result in failure(c)Figure 8. Appropriate way of taking overlapped photographs.

116.2 Examples of “success” and “failure”
Typical errors will be introduced with examples to help further understanding in this section.
6.2.1 Camera location
A typical mistake in taking photographs for SfM is “pointing the camera from the same
position”. The photograph seems to have overlapping when its sequence is observed (see Figure
9 upper example). However, it provides a poor result (see Figure 9 lower example). Only the top
part of the arch seems to be processed appropriately while the others seem not to be (the lower part
is not even modeled in this example). The reason can be understood by considering geometry (seelower left image). The photograph was taken from two positions by rotating the camera in eachposition. Thus, the part which happen to have the overlap (i.e. the top of arch) was the only partto be calculated appropriately. The set of photos from a single location means the same geometry
is shown in Figure 8 (c)(i.e. Third principle : Camera is a theodolite).

Set of photographs used for processing

Direction of rotation

Postion2
Postion1
Figure 9. Poor result due to “pointing the camera from the same position”

6.2.2 Focus (blur)
When the images are blurred, the chance of precise matching obviously decreases (Figure10). As a result, the processed model will be skewed, and in the worst case scenario will notmatch, due to the dis-location of the identical points. See the result in Figure 10 for example, theedge of the square building is distorted and corrupted. This reflects the second principle, “Thequality of the photograph” equals “accuracy of the 3D model”.
12result

Figure 10. Blurred pair of images and the processed result
6.2.3 Large change in view point
SIFT claims to have the ability to detect identical points even when the viewpoint isdifferent. This is basically correct but not always assured. If the angle position changes drasticallythe chance of precise matching decreases (Figure 11). Changing the angle incrementally is more
appropriate and try to avoid large changes in angle between the overlapping photos. When theview point is largely different, it is even impossible to identify points (Figure 12). This is because
the viewpoints have changed radically and are beyond the ability of SIFT to identify the points(see 4.3.1 or Lowe (2004) for details). Additional photographs to complement the images (as in
Figure 14) are needed to avoid this problem.
6.2.4 Closure of object
If the aim is to make a perfect 3D model from every aspect, be sure to take photo from all
directions (as in Figure 17). In Figure 13, lack of overhead photo resulted in severe skewing and

Figure 11. The left two reflect almost a perfect match while the third image shows dis-location.
13

Photo from UAV

Photo from GroundFigure 12. Failure of combining UAV photo and ground photo.

Figure 13. The image on the left is corrupted due to lack of photography from above.
The image with additional photograph from above gives a better model.
Set of images from above

Set of images from above

Set of images from side

Set of images from side

Figure 14. connecting photo from side and above.
14

holes. This kind of error often occurs when photographing wall like structures as overhead photos
are difficult to obtain.
It should be kept in mind that an overhead photo also needs gradual continuation from theside image (Figure 14).
The third principle, “the camera is a theodolite”, should be remembered.
6.2.5 Continuity of the photographThe 3D model is generated from the overlapped photographs, which means there will beseveral discontinued 3D models if overlapped sets of photo is discontinuous. If this occurs, relative
location between each model will be unknown, which may fail to produce a continuous model. In
the Figure 15, part of the arch appeared in the wrong location with a completely different scale. It
is not as severe as Figure 15, but Figure 16 is another example of dislocation within the 3D model.
This is due to poor continuity or disconnection in overlapping (Figure 17).

The portion of the arch appeared in the wrong location with different scale.
Figure 15. Dislocation caused by poor continuity in the overlapping (case 1).

Poor overlappinglag
lag

Front view

Top view

Figure 16. Dislocation caused by poor continuity in the overlapping (case 1).
15

Object

ObjectModels to begenerated are
divided(red line).
The spatial relation
between two models
cannot be calculated .

Photographs should be taken continuously (order does not matter), or else model will be
divided and each part cannot be located properly.

Figure 17. Photographing an object with continuous overlapping
6.2.6 High contrast image
It is better to avoid unbalanced high contrast when taking a photograph. However, there
is a chance of pixel matching even if it seems quite difficult from the original photograph. If
comparable values remain, SIFT will search for the key points. If the image is almost completely
over (or under) exposed, matching becomes difficult or impossible.

(After image enhancement)

Photo1

Photo2(Before image enhancement)

Photo3The precision of key points is low since pixels around are over exposed and lacks valid values (within dotted circle)(After image enhancement)

Photo1(Before image enhancement)

Photo2

Photo3The precision of key points is reasonable since surrounding pixels still contains comparable values (within dotted circle)

Figure 18. High contrast image

16

7

Practice

7.1 Work flow
The basic work flow in the field to take photograph will be as following (Figure 19).

How do I take continuous
photos of the roof?

Should I change the setting of
the camera for inside photos?
Be careful with the blindangle behind the pillars.

Look around the site
Look for positions that avoid blind angles (e.g. bumpy texture, high walls).
Consider the best position to take a continuous set of photographs.

Setting the scale (and a mark to set the axis)

Image around this entrance
will be connected to inside.

It is best to have GCPs if possible but if it is difficult at least set themeasurement scale. Also setting marks to set axis are preferable.

X

Z

Am I leveled??

?

Adjusting the camera
Adjust the setting of the camera for taking appropriate photographs. The shutter
speed, iris, resolution, and depth of field should be considered.

Z

5m
Set scales and marks for axis

X

Y

Make sure to have overlapping among blocks
3rd block2nd block1st block

Taking a photographs
It is safe to set a “block” with clear boundaries to know which section is taken andwhich is not. For example, use the pillar as a boundary marker..

Using pillar for marker of boundary

Figure 19. The basic work flow in the field
7.2 Preparation: Looking around the site
The very first thing to do is, of course, to look around the site and get an overview andbasic information for later photography. The appropriate strategy to take continuous photographs,
existence of blind angles, severe shadow, and how detailed should the model be (this is related to
how close you should be from the object when taking photograph) are the main things to confirm.
7.3 Setting the scale / GCP
If there is a set of overlapping photographs, the output will have relative coordinates, wherelength and orientation (e.g. if the model is leveled or not) are unknown. The most precise wayof adding information is to use several known points with precise XYZ coordinates (GCPs).
If these GCPs are placed appropriately inside the photographs, coordinates and orientation will
be automatically added to the outputs. However, this is not always possible. If this is difficult,it is recommended to add scale inside the photographs. It can be a real scale, or a set of points
within the photographs where the distances between them are known. The difficulty is in the17

orientation. This is important when exporting orthophoto, which can be used for making plans.
The orthophoto can be skewed if it is not leveled or properly oriented (Figure 20).

Plane of the plan

Plane of the plan

Orthophoto

Orthophoto

Figure 20. Orientation and orthophoto differences
7.4 Adjusting the camera
As is stated in the overview, pixel-matching is one of the core processes in SfM. It is easier
to identify a pixel when the image is heterogeneous. This can be easily understood by imagining
you were told to identify the same pixel between completely white images. This means if thephotograph is highly exposed or under exposed, the pixel- matching will be unsuccessful. Thus,
the camera settings related to exposure should be tested in several different sets before taking
photos for records. When taking photographs without a tripod or using long poles, the camera may
shake and become unstable resulting in blurred images. The shutter speed should be consideredwhen taking photographs. The basic settings to be considered are shutter speed, F-value, ISOvalue (lower the better (usually around 400-800)), and any other exposure parameters (like +/exposure rate).
7.5 Taking the photographs
Keep the principles and examples in section 6 in mind and take photographs. Idea is notjust to cover the whole object with image. But to cover the object with a continuous set of “stereo
image”. The recommended overlapping of the photo is said to be 80%-90%. However, it can beprocessed with less than this overlap, but should be larger than 60%. It is better to set a boundaryand divide the photographing object in block to remember which part is finished and which part
is not, when the object is large. Also consider the weather, time and season. If you manage to18

take photos in the morning and afternoon, the direction of shadow and brightness and color of
the photographs will be different. Sometime these differences can cause problems. Rememberthat removing shadow afterward is impossible, even though processing is possible. Changing
focal length (using a zoom lens for example) is acceptable, but empirically, it is better to use thesame focal length for the entire procedure. As discussed in the section 3, it is possible to eliminate
factors inside the camera (i.e., interior orientation). However, the correction may be acceptable
but not perfect, with slight errors included in every camera model. Actually the author has notconfirmed this but internal camera differences is a possible cause of errors.
7.6 Processing
The procedure is different depending on the software used but the basic flow of the procedure
will be the same as shown in Figure 5. If the set comprises 100 photographs or so, a laptop
computer can be used. Generally, it will take around 3 to 4 hours for 600 hundred photographs
using a computer with GPU graphic cards included. However, This will change dependent on the
power of computer and the stability of the set of photographs.
7.7 Mapping
Orthophotographs exported will be the result closest to a map. Digital traces of thisorthophotograph will give you the final plan image. However, the masonry joints or ridge lineof the stones are hard to see according to the condition of the photograph (e.g. lighting, shadow,
and resolution)

8

FAQs

8.1 Can it be used for recording artifacts?
Yes. What you have to be careful is that the result will be affected even with slight movementof the object. If you accidentally move the object during photographing, it is better to do it overagain. The object must not move at all.
8.2 Can it be used for recording features and grid plans?
Yes. It is best to set several GCPs around the features or grid to make the processing andmapping easier.
8.3 What should we do with the “digital” results?
This is what we have to discuss for future work, since this method requires extensive photos
19and a large data set. The large file size, file sharing and maintaining these digital data is a difficult
matter.
8.4 How long does it take to learn the whole process?
The best way is to learn is practice. But it will be easier if you understand the basic principles,at least things written in this brochure. For anyone who has used this method, several days should
be enough to pick it up. An additional week may be required to install additional methods such as
UAV or GNSS. Additional lectures may be required for proper use of GNSS.
8.5 So, what is the difference between this and traditional methods?
Short measuring time and minimum staff required in the field. Also dense point cloud
enables recording of detailed 3D structures, which is quite difficult using traditional measurement
methods such as leveling lines and scales. The monetary cost and its straight forward operation isdifferent when compared with conventional photogrammetry software.
8.6 How much do you need to start the whole procedure?
A digital camera and computer are the main equipment necessary if you use free software.
8.7 Is there any cost for maintaining this methodology?
Basically, no. however, when we think about systematic and long-term archiving, we haveto consider the management of digital data storage (same with FAQ 8.3).
8.8 What is the major defect of the method?
The biggest problem is perhaps that you cannot be sure with the result when you are in thefield. Another problem is that it is difficult to evaluate the accuracy of the results. Results canchange by the quality of the photographs, setting of the SfM software. This is the reason thatyou need maximum effort to take appropriate photographs as possible. (and this is the aim of thisbrochure)

9

Further reading (selected from “web available” source)

9.1 Application
S. Agarwal, N. Snavely, I. Simon, S. M. Seitz, R. Szeliski, 2009, Building Rome in a Day,
International Conference on Computer Vision, Kyoto, Japan. (https://grail.cs.washington.
edu/rome/rome_paper.pdf)
20

A. Gruen, F. Remondino, L. Zhang, 2003, COMPUTER RECONSTRUCTION AND
MODELING OF THE GREAT BUDDHA STATUE IN BAMIYAN, AFGHANISTAN,
International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information
Sciences, Vol. XXXIV-5/W10. International Workshop on Visualization and Animation ofReality-based 3D Models, 24-28, Tarasp-Vulpera, Switzerland (https://www.researchgate.
net/publication/244129801_COMPUTER_RECONSTRUCTION_AND_MODELING_
OF_THE_GREAT_BUDDHA_STATUE_IN_BAMIYAN_AFGHANISTAN)
BigSFM: Reconstructing the World from Internet Photos (http://www.cs.cornell.edu/projects/
bigsfm/)A. Kitamoto, E. Andaroodi, M. R. Matini, K. Ono, 2011, Post-Disaster Reconstruction of Cultural
Heritage: Citadel of Bam, Iran, IPSJ SIG Computers and the Humanities Symposium 2011.
(https://www.researchgate.net/publication/268206143_Post-Disaster_Reconstruction_
of_Cultural_Heritage_Citadel_of_Bam_Iran) Switzerland (https://www.researchgate.net/
publication/244129801_COMPUTER_RECONSTRUCTION_AND_MODELING_OF_
THE_GREAT_BUDDHA_STATUE_IN_BAMIYAN_AFGHANISTAN)
W. Wahbeh, S. Nebiker, G. Fangi, 2016, ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing
and Spatial Information Sciences, Volume III-5, 2016 XXIII ISPRS Congress, 12–19 July
2016, Prague, Czech Republic (https://www.researchgate.net/publication/303827540_
COMBINING_PUBLIC_DOMAIN_AND_PROFESSIONAL_PANORAMIC_IMAGERY_FOR_THE_ACCURATE_AND_DENSE_3D_RECONSTRUCTION_OF_
THE_DESTROYED_BEL_TEMPLE_IN_PALMYRA)
9.2 Principles and evaluation
M.A. Fischler, R.C. Bolles, 1981, Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fittingwith Application to Image Analysis and Automated Cartography, Communications of
ACM, Vol.24, no.6, pp.381-395. (http://www.cs.columbia.edu/%7Ebelhumeur/courses/
compPhoto/ransac.pdf)
D.G. Lowe, 2004, Distinctive image features from scale-invariant key points, International Journalof Computer Vision 60(2), 91–110. (https://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdf)
D. Skarlatos, S. Kiparissi, 2012, COMPARISON OF LASER SCANNING, PHOTOGRAMMETRYAND SFM-MVS PIPELINE APPLIED IN STRUCTURES AND ARTIFICIAL SURFACESSPRS, Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences,
Volume I-3, XXII ISPRS Congress, 25 August ? 01 September 2012, Melbourne,
Australia, http://www.isprs-ann-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/I-3/299/2012/isprsannals-I-3-299-2012.pdf
J. Schoning and G. Heidemann, 2015, Evaluation of multi-view 3D reconstruction Software,
21

Published in the proceedings of CAIP 2015, https://ikw.uni-osnabrueck.de/~cv/publications/
caip15.pdf

22

‫امل ـسـح‪‬التصوي ـ ـري‪‬للمـمـتلكـات‪‬الثق ـافي ـ ـ ـ ـة‬‫إعداد‬‫نـابويـا‪‬واتـانـاب ـه‬‫تعريب‬‫ساري‪‬جم ـو‬‫املسح‪‬التصويري‪‬للمتلكـات‪‬الثقافي ـة‬‫إعـداد‪:‬نـابـويـا‪‬واتـانـابـه‬‫تعريب‪:‬ساري‪‬جمو‬‫التدقيق‪‬اللغوي‪:‬عبدالقادر‪‬حوسو‬‫تصميم‪‬الغالف‪:‬ساري‪‬جمو‬‫ُ‬‫تم‪‬طباعة‪‬هذا‪‬الك ِّتيب‪‬بتمويل‪‬من‪ِ ‬قبل‬‫وكالة‪‬الشؤون‪‬الثقافية‪��‬الحكومة‪‬اليابانية‪‬‬‫‪٢٠١٧‬‬‫صورة‪‬الغالف‪:‬كنيسة‪‬قلب‪‬لوزة‪‬‬‫الطباعة‪:‬شركة‪‬مايدا‪‬للطباعة‪‬املحدودة‪،‬اليابان‬‫ُ‬‫جميع‪‬حقوق‪‬الطبع‪‬والنشر‪‬محفوظة‪‬وال‪‬يجوز‪‬نسخ‪‬أي‪‬جزء‪‬من‪‬هذا‪‬الك ِّتيب‬‫ّ‬‫‪���‬إذن‪‬خط ُ‬‫دون‪‬الحصول‬‫ي‪‬مسبق‬‫مركز‪‬أبحاث‪‬حضارة‪‬غرب‪‬آسيا‪‬‬‫جامعة‪‬تسوكوبا‬‫‪ّ ١-١-١‬‬‫تينوداي‪،‬تسوكوبا‪،‬إيباراكي‬‫اليابان‬‫تقديـ ـ ـ ـ ـ ــم‬‫‪‬‬‫ٌ‬‫ٌ‬‫ضاربة �� عمق التاريخ البشري‪،‬ومع ْبدء وجود اإلنسان ع�� هذﻩ األرض‪،‬ر َ‬‫ّ‬‫اح ّ‬‫يعمرها‬‫جذورها‬‫قديمة‬‫حضارة‬‫‪‬‬‫ة‬‫العاملي‬‫الحضارة‬
‫ِ‬
‫ِ‬
‫ْ‬
‫َ‬
‫ﱠ‬
‫قصص‬
‫وصل ب�ن املا��� والحاضر �� اآلثار القديمة الباقية وال�� تحكي لنا‬‫ولعل ﱠ‪‬‬‫بدأت تتشكل الحضارة‪.‬‬‫وبذلك‬‫أهم صلة ٍ‬‫ّ‬‫األول�ن‪ .‬‬
‫َ‬
‫َ‬
‫ُ ّ‬
‫ْ‬
‫ْ‬
‫ُ‬
‫َ‬
‫ﱠ‬
‫إن الحفاظ ع�� اآلثار يمثل الحفاظ ع�� الهوية وذاكرة البالد‪ .‬فاآلثار ليست مجرد أطالل حضارات اندثرت أو حجارة مبع��ة هنا‬‫ﱠ‪‬‬‫ُ‬‫ّ‬‫وهناك‪ُ ،‬‬‫ٌ‬‫وجزء اليتجزأ من ال��ا� اإلنساني‪ .‬‬‫الوصل ب�ن اإلنسان وماضيه القديم‪،‬‬‫األثار �� صلة‬
‫ِ‬
‫ْ‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫َ‬
‫ّ‬
‫َ‬
‫ﱠ‬
‫ْ‬
‫و�� ّ‬‫ُ‬‫ومحو للهوية‪ ،‬صار من الضروري‬‫وتدم��‬‫ظل ما تشهدﻩ الكث�� من املواقع واملنشآت األثرية وخاصة �� املنطقة العربية من �� ٍب‬
‫ٍ‬
‫ٍ‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫ّ‬
‫املتوفرة باإلضافة إ�� توظيف التكنولوجيا الحديثة‬‫‪‬‬‫وتطبيق ��� الوسائل واإلمكانيات‬‫أفضل الطرق والتقنيات‬‫البحث عن‬‫ِ‬‫ِ‬‫للحفاظ ع�� هذﻩ اآلثار‪ .‬‬
‫ِ‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫ﱡ‬
‫التطور السريع �� تكنولوجيا التصوير‪ ،‬وظهور العديد من ﱠ‬‫املعدات الحديثة املستخدمة �� املجال األثري‪ ،‬باإلضافة إ�� توفر‬
‫ّإن‬
‫ِ‬
‫َ‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫َ‬
‫َ‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫َ‬
‫هذﻩ التقنيات واملعدات لكافة املستخدم�ن جعلها من‬‫أفضل السبل ال�� تستخدم �� الحفاظ ع�� األثار‪ .‬‬‫ِ‬‫‪‬‬‫من أبرز التقنيات املستخدمة �� السنوات املاضية �� املجال األثري �� تحويل املباني األثرية إ�� نماذج ثالثية األبعاد باالعتماد‬‫ُ‬‫ع�� التصوير وتقنيات املسح الحديثة‪ .‬تفيد هذﻩ التقنية �� توثيق املب�� األثري �� حال تعرضه ألي تخريب أو تدم�� كما وتفيد‬‫�� استخدامها �� عمليات ال��ميم والصيانة املستقبلية‪ .‬‬‫‪‬‬‫ّ‬‫ُ‬‫ُ‬‫ومن هنا‪ُ ،‬يقدم هذا الك ِّتيب معلومات ُمفيدة ُمتعلقة بالخطوات األساسية امل ﱠتبعة إلنشاء نموذج ثالثي األبعاد للمباني األثرية‬‫ً‬‫بشكل عام‪ .‬تعتمد هذﻩ التقنية كما ذكرنا سابقا �� األساس ع�� التصوير‪ ،‬وبالتا�� فإن الحصول ع�� صور دقيقة وصحيحة‬‫ّ‬‫لها ّ‬‫الدور األبرز �� نجاح النموذج ثالثي األبعاد‪ .‬قد يواجه الباحث بعض الصعوبة �� فهم بعض الخطوات التقنية املتعلقة‬‫بمعالجة الصور وس�� عمل ال��ام� املستخدمة �� إنشاء النموذج‪ ،‬لكن املهم أن يتبع الخطوات ا ‪‬ألساسية املذكورة ويرا�� جميع‬‫الجوانب ال�� تبعدﻩ عن ارتكاب أخطاء تنعكس نتيج��ا ع�� النموذج ال��ا�ي وتؤدي إ�� اإلخفاق‪ �� .‬ال��اية‪ ،‬املمارسة وحدها‬‫َ‬‫ُ‬‫كفيلة �� ش ْح ِذ الخ��ات‪ .‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫ساري جمو‪ ‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬

‫املسح‪‬التصويري‪‬للمتلكات‪‬الثقافية‬‫ُ‬‫ّ‬‫الفصل‪‬األول‪:‬حول‪‬هذا‪‬الك ِّتيب‪ ‬‬‫‪-١‬القارئ‪‬املقصود‪:‬‬‫ُ‬‫ُ‬‫املتعلم‬‫ي‪ .‬حيث أن ‪‬‬‫تم تحض�� هذا الك ِّتيب للمبتدئ�ن الراغب�ن �� توثيق ال��ا� الثقا�� واملعالم األثرية من خالل املسح التصوير ‪‬‬‫ليس بحاجة إ�ى معرفة خاصة باملسح التصويري‪ ‬والقياس‪ .‬‬‫‪‬‬‫‪-٢‬الغاية‪:‬‬‫ﱠإن ّ‬‫الت َ‬‫ّ‬‫طور‬‫لعموم‬‫نقلة مباشرة فيما يتعلق بإنشاء نماذج ثالثية األبعاد‬‫التق�� الحديث �� التصوير والحاسب ساهما ��‬‫تحقيق ٍ‬
‫ِ‬
‫ِ‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫املستخدم�ن‪ .‬غ�� أن هناك الكث�� من العوامل واألمور ال�� تؤثر إ�ى حد كب�� ع�ى النتائج‪�� .‬د� هذا الك ِتيب إ�ى تقديم توجيه من‬‫خالل املفاهيم األساسية املهمة واملعرفة الهامة ال�� تساعد �� العمل ع�ى أرض الواقع‪ .‬كما سيتم شرح املبادئ التقنية �� ّ‬‫حدها‬‫ِ‬‫ُ‬‫ُ‬‫األدنى ّ‬‫لتجنب أي تعقيد �� الصيغة الرياضية‪ .‬لذلك لن نشرح اإلجراءات الفعلية املتعلقة باستخدام برنامج ‪ �� SfM‬هذا الك ِّتيب‬
‫ً‬
‫ً‬
‫ُ‬
‫نظرا لوجود عدد من ال��امج واإلجراءات ال�� تختلف فيما بي��ا‪ .‬تعتبىر الصور بحد ذا��ا اك�� البيانات أساسية من وجهة نظر‬‫أرشيفية‪ .‬كما انه يصعب ع�ى املبتدئ�ن عند مواجهة نتائج غ�� متوقعة عزل املشكلة سواء كانت ناتجة عن الصور أو املعالجة‪.‬‬‫ً‬‫ولكن ع�ى األقل يمكن تحديد أسباب النتائج الغ�� متوقعة بسهولة عندما تفهم مبادئ املسح التصويري وأيضا فهم آلية عمل‬‫برنامج ‪ .SfM‬وباختصار‪ ،‬فإن الغاية املُبتغاة �� ّ‬‫التمكن من استخدام هذﻩ التقنية مع معرفة ما تقومون به‪ .‬وهذا ٌ‬‫أمر مهم إ�ى‬‫حد ما الستخدام هذﻩ التقنية بشكلها املناسب‪ .‬‬‫ٍ‬‫‪‬‬‫‪–٣‬املحتوى‪:‬‬‫ُ‬‫ّ‬‫يتضمن هذا الك ِّتيب تسعة فصول‪ :‬‬‫الفصل الثاني والثالث والرابع‪ :‬تتضمن تأريخ ومبادئ التقنيات‪ .‬‬‫ً‬‫شرحا عن األجهزة واألدوات الالزمة للبدء �� ّ‬‫الفصل الخامس‪ :‬يحتوي‬‫عملية املسح التصويري‪ .‬‬‫ً‬‫الفصل السادس‪ّ :‬‬‫شرحا عن التحض��ات األساسية أو بمع�� أوضح "املبادئ األساسية للممارسة" وتوج��ك عند الشروع‬‫‪‬‬‫يقدم‬‫بالعمل‪ ،‬وتقديم أمثلة لتسهيل فهم العملية‪ .‬‬‫ًّ‬‫ً‬‫مفص ‪‬ال عن اإلجراءات األساسية خطوة بخطوة‪ .‬‬‫الفصل السابع‪ :‬يحتوي شرحا‬‫ّ‬‫الفصل�ن الثامن والتاسع‪ :‬يحتويان ع�ى معلومات إضافية ومهمة للباحث املبتدئ‪ .‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫ُ‬‫الفصل‪‬الثاني‪:‬أخذ‪‬القياس‪‬من‪‬الصور‬‫‪-١‬املسح‪‬التصويري‪:‬‬

‫ُ‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫غ��‬
‫املسح التصويري هو عبارة عن تقنية تستخدم ِ ‪‬‬‫ألخذ القياسات من صورة معينة‪ ،‬ويمكن تطبيق هذﻩ التقنية ع�ى جسم ص ِ‬‫الحجم والتضاريس طاملا يوجد مجموعة مناسبة من الصور الفوتوغرافية أ ‪‬و العادية‪ .‬وبالتا��‪ :‬فإن هذﻩ التقنية يتم تطبيقها‬‫الصلة‪  .‬‬‫نطاق واسع عند تقييم املنتجات الصناعية‪ ،‬النماذج الثالثية األبعاد‪ ،‬رسم الخرائط‪ ،‬وغ��ها من املجاالت ذات ِ‬‫ع�ى ٍ‬
‫‪١‬‬

‫ُ‬
‫ُ‬
‫َ‬
‫‪‬ومن ّ‬‫امل��ات األخرى لهذﻩ التقنية أنه يمكن قياس معظم أجزاء الجسم املطلوب دون الحاجة إ�� اتصال َبشري حيث تعت�� ِّم��ة‬
‫ً‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫ملعظم الحاالت‪ .‬وعالوة ع�� ذلك فإن تقنية املسح التصويري قادرة ع�� توثيق الجسم بطريقة مفصلة بدال من نقاط متفرقة أو‬‫خطوط متباينة‪ُ .‬وت َ‬‫امل��ة مهمة عند أرشفة املباني أو التماثيل ذات األشكال املُ ﱠ‬‫عت�� هذﻩ ّ‬‫عقدة وال�� تحوي تفاصيل‪ .‬‬
‫ِ‬
‫ْ‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫خد َمت ��ا هذﻩ التقنية لتوثيق ال��اث الثقا��‪ .‬أحد األعمال الجديرة بالذكر هو‪:‬‬‫العديد من الدراسات واملشاريع ال�� ‪‬‬‫هناك‬‫است ِ‬‫ﱠَ‬‫إعادة بناء تمثال بوذا الذي ﱠ‬‫تدمر بفعل املتفجرات �� مدينة باميان �� أفغانستان )‪ُ .(Gruenetal.,2003‬ويب ّ�ن هذا العمل فعالية‬
‫ُ‬
‫ﱠ‬
‫ﱠ‬
‫التصوير ِبدقة‪ ،‬حيث كانت الطريقة الوحيدة ال�� مكنت من إعادة بناء النصب التذكاري املختفي‪ .‬ويبدو أن هذا النهج يحظى‬‫ً ً‬‫حاليا نظرا للوضع السيا��� ��� املستقر‪ ،‬وبالتا��‪ ،‬هناك العديد من املحاوالت لتوثيق املواد الثقافية وال��‬‫‪‬‬‫باملزيد من االهتمام‬‫ُ‬‫أجريت من ِقبل باحث�ن آخرين‪ .‬‬‫)‪ .(Agarwaletal.,2009;Kitamotoetal.,2011;Wahbehetal.,2016‬‬‫‪‬‬‫ّ‬‫التصور‪‬الحاسوبي‪‬والهيكل‪‬من‪‬نظام‪‬الحركة‪:SfM‬‬‫‪-٢‬‬‫ُ‬‫ُ‬‫ً ّ ً‬‫ُت ُ‬‫املسح التصويري‬‫اال �� التصوير إلعادة بناء وتوثيق ال��اث الثقا�� كما ذ ِكر �� الفصل السابق‪ .‬‬‫فع ‪‬‬‫‪‬‬‫أسلوبا‬‫عت�� تقنية‬‫ِ‬‫ّ‬‫العملية وال��‬‫لسوء الحظ‪ ،‬لم تكن هذﻩ التقنية �� متناو ِل املستخدم�ن العادي�ن‪ ،‬وذلك بسبب مجموعة من الصعوبات‬‫ولكن‬
‫ِ‬
‫ً‬
‫ﱠ‬
‫ً‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫تتطلب معرفة مهنية‪ ،‬وأيضا التكلفة املادية خالل العقود األخ��ة‪ .‬‬‫َ‬‫‪ ���‬أن َ‬‫ّ‬‫ّ‬‫التصور الروبوتي جاء ّ‬‫التصور الروبوتي‬‫بحل ُيد��‪ :‬الهيكل من نظام الحركة ‪ ،SfM‬فإن أبحاث‬‫دمج هذﻩ التقنية مع‬
‫ٍ‬
‫ّ‬
‫ً‬
‫ً‬
‫ً‬
‫ودقيقا باستخدام الصور‪ .‬وباختصار‪ :‬ﱡ‬‫يتم حساب الخريطة الثالثية‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫تلقائيا‬‫‪‬‬‫قياسا‬‫األمر الذي يتطل ُب‬‫تس�� لربط عيون الروبوت‪ ،‬‬‫ً‬‫حزمة التعديل )و�� طريقة‪‬‬‫وأيضا مكان تموضع الروبوت )الكام��ا(‪ .‬الحساب األسا��� للقياس باستخدام‬‫‪‬‬‫األبعاد للبيئة املحيطة‬‫ِ‬‫حساب معيار الكام��ا من أجل القياس )للمزيد‪ ،‬إنظر الفقرة التالية( هو نفسه �� ِكلتا الطريقت�ن‪ ��� .‬أنه ﱠ‬‫تم استبدال اإلجراءات‬‫املُ ّ‬‫عقدة املطلوبة �� التصوير التقليدي وذلك عن طريق استخدام تطابق البيسكل التلقائي والدقيق كما �� حال ‪.SfM‬وهكذا‬‫ﱡ‬‫يتم تحقيق عملية واضحة للغاية عن طريق استخدام برنامج ‪  .SfM‬‬‫الفصل‪‬الثالث‪:‬املفهوم‪‬ا�سا���‪‬للتصوير‬‫‪-١‬التثليث‪:‬‬‫َ‬‫ُ‬‫التصوير ه ‪‬و التثليث )كما ه ‪‬و ُم ﱠب�ن �� الشكل ‪ ،(١‬ألنه ّ‬‫امل ّ‬‫ﱠ‬‫ﱠ‬‫جسم للكام��ا‬‫الهندسية ب�ن نظام‬‫يوضح العالقة‪‬‬‫‪‬‬‫األسا��� ��‬‫ﱠإن املبدأ‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫ﱠ‬
‫إحداثيات النقاط ��� املعلومة بسهولة ْإن كان مكان تموضع اتجاﻩ الكام��ا‬‫يمكن حساب‬‫وال�� تم تثبيت وضعي��ا‪ .‬وبالتا��‪ ،‬فإنه‬‫ً‬‫ً‬‫تماما‪ .‬‬‫معلوما ‪‬‬
‫‪‬‬
‫ُ‬
‫النقطة الغ�� معلومة ]‪ّ [a‬‬‫توضعت �� املوقع ]`‪ [a‬ع�� يم�ن الصورة‪ ،‬و�� املوقع ]``‪ [a‬ع�� يسار الصورة‪ .‬املثلث املتشكل من‬‫ُ‬‫النقطة ]`‪ [a‬وعند تحرك النقطة ]``‪ [a‬ومركز العدسة )أي ⊿ ‪ (a‬واملثلث املتشكل من النقطة ]`‪ [a‬ومركز عدسة الكام��ت�ن‪،‬‬‫ُ‬‫جميع املثلثات ستكون أشكال متماثلة‪ .‬وهكذا‪ ،‬فإن موضع الكام��ا ‪‬والنقاط الغ�� معل ‪‬ومة يمكن أن تكون مطابقة لتثلي��ا العام‬‫)الشكل ‪  .(٢‬‬

‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪٢‬‬

‫‪‬‬‫‪‬‬‫’‪a‬‬‫”‪a‬‬‫‪a” CCD‬‬‫‪‬‬‫ﺍﻟﺣﺭﻛﺔ‬‫ﺍﻟﻛﺎﻣﻳﺭﺍ ‪١‬‬‫‪⊿a‬‬‫‪⊿A∽⊿a‬‬‫ﺍﻟﻛﺎﻣﻳﺭﺍ ‪٢‬‬‫‪‬‬‫)‪ (f‬ﺍﻟﺑﻌﺩ ﺍﻟﺑﺅﺭﻱ‬‫))‪(X2,Y2,(Z2‬‬‫))‪(X1,Y1,(Z1‬‬‫)‪ (len‬ﺧﻁ ﺍﻟﻘﺎﻋﺩﺓ‬
‫���‬
‫‪X‬‬
‫�� �‪uh‬‬‫‪‬‬‫ﻋﺩﺳﺔ‬‫��‬‫‪�������uh‬‬‫‪‬‬‫‪⊿A‬‬‫)‪ (uh‬ﺇﺭﺗﻔﺎﻉ ﻣﺟﻬﻭﻝ‬‫ﻣﺣﻭﺭ‬‫‪Y‬‬‫ﺍﻟﻧﻘﻁﺔ ﺍﻟﻐﻳﯨﺭ ﻣﻌﻠﻭﻣﺔ ‪a‬‬‫‪‬‬‫ﻓﻲ ﺗﻭﺿﻌﺕ ﻛـ’‪ a‬ﻓﻲ‬‫)‪ (h‬ﺍﻹﺭﺗﻔﺎﻉ‬‫‪‬‬‫ﺍﻟﻛﺎﻣﻳﺭﺍ ﺍﻟﻳﻣﻧﻰ ﻭ ”‪a‬‬‫ﺇﺫﺍ ﻛﺎﻥ ﻣﻭﺿﻊ ﺍﻟﻛﺎﻣﻳﺭﺍ ﺍﻟﻧﺳﺑﻲ‬‫ﺍﻟﻳﺳﺭﻯ‬‫ﺍﻟﻛﺎﻣﻳﺭﺍ‬‫ﻓﻲ‬‫ﻧﻘﻁﺔ ﺟﺩﻳﺩﺓ‬‫‪‬‬‫))‪(Xn,Yn,(Zn‬‬‫)‪ (elev‬ﺍﻹﺭﺗﻔﺎﻉ‬‫ﺛﺎﺑﺕ ﻭﺍﻟﻣﺳﺎﻓﺎﺕ ﻣﻌﺭﻭﻓﺔ‬
‫‪a‬‬
‫‪‬‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫‪‬‬
‫‪)‬الشكل ‪ (١‬تصوير مجسم باستخدام زوج ثابت من الكام��ا�‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﺍﻟﻤﺴﺢ ﻭﺍﻟﻌﺜﻮﺭ ﻋﻠﻰ ﻧﻘﺎﻁ ﺍﻟﻤﻘﺎﺑﻠﺔ ﻟﻜﻞ ﺑﻜﺴﻞ‬‫‪‬‬‫ﻧﻘﻄﺔ ﺟﺪﻳﺪﺓ‬‫‪‬‬‫)‪(x, y, z‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﻧﻘﻄﺔ ﻣﺮﺟﻌﻴﺔ ‪٢‬‬‫ﻧﻘﻄﺔ ﻣﺮﺟﻌﻴﺔ ‪١‬‬‫ﺍﻟﻌﺎﻟﻢ ﺍﻟﺤﻘﻴﻘﻲ‬‫ﻣﻌﻠﻮﻣﺔ ﺍﻹﺣﺪﺍﺛﻴﺎﺕ‬‫ﻣﻌﻠﻮﻣﺔ ﺍﻹﺣﺪﺍﺛﻴﺎﺕ‬‫‪‬‬‫”‪a‬‬‫”‪a’ a‬‬‫)‪(x2,y2,z2‬‬‫)‪(x1,y1,z1‬‬‫‪‬‬‫‪)‬الشكل ‪ (٢‬التطابق مع التثليث‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫ﺧﻁ ﺍﻟﻘﺎﻋﺩﺓ‬‫)‪ (li‬ﺍﻟﻁﻭﻝ ﻓﻲ ﺑﺅﺭﻱ ﺍﻟﺻﻭﺭﺓ‬‫ﻧﻘﻁﺔ ﺍﻟﻣﺑﺩﺃ‬‫ﺳﻄﺢ ﺍﻟﺒﺤﺮ‬‫ُ‬‫‪‬ثابتة‪‬التموضع‪:‬‬‫‪-٢‬التثليث‪‬ألزواج‪‬من‪‬ال�ام�ﺮا�‪��‬ﺮ ِ‬

‫ٍ‬
‫ً‬
‫َ‬
‫ً‬
‫ُ‬
‫ثابتا )كما �ي الفقرة السابقة ‪،‬الشكل‬‫إن هندسة الكام��ات ونقاط القياس تكون متواصلة عندما يكون مكان تموضع الكام��ا ‪‬‬‫ﱠ‪‬‬
‫ً‬
‫َ‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫ﱠ‬
‫ُ‬
‫‪ .(٢‬ولكن املسألة تصبح َ‬‫أك�� تعقيدا عندما يكون مكان تموضع الكام��ات ُ‬‫��� ثابت‪ .‬ومثال ع�� ذلك فإنه هذا هو الحال ِ‪‬عندما‬‫ّ‬‫الصور املأخوذة بواسطة كام��ات محمولة‪ ،‬فالصور‪ ‬الجوية من العوامل املهمة �ي‬‫تحاول‪ ‬القياس باستخدام الصور الجوية‪ ،‬أو‬‫ِ‬‫املسح التصويري ورسم الخرائط‪ ،‬وكانت هذﻩ العملية قد ُد ْ‬‫لف��ة ّ‬‫ست ﱠ‬‫زمني ٍة ط ‪‬ويلة‪ .‬ولكن �ي حال كانت الطائرات‬‫ِر‬‫وتم تطبيقها ٍ‬
‫ُ‬
‫ً‬
‫َ‬
‫ظروف ّ‬‫جوية مضطربة‪ ،‬فإن الصور امل ـلتقطة ال يمكن أن تكون مثالية‪ ،‬وذلك يؤدي إ�� خلل �ي التوجيه املكاني ب�ن‬‫تط�� �ي‬
‫‪‬‬
‫ٍ‬
‫ﱠ‬
‫ٌ‬
‫ٌ‬
‫الكام��ات )الشكل ‪ (c٣‬وبالتا�ي فإن مكان تموضع الكام��ات وتوج��ها سيكون ��� معروف‪ ،‬وهذا أمر ضروري من أجل القياس‪.‬‬‫ومن هنا‪ :‬ﱠ‬‫مصدر القلق يكمن �ي ّ‬
‫َ‬
‫فإن‬
‫كيفية تحديد املوقع الدقيق لجميع الكام��ات عند تصوير املنطقة )الشكل ‪ .(٤‬ويمكن‬‫ِ‬‫ً‬‫خالل معايرة‬‫تحديد املوقع الدقيق الهند��� للكام��ا عن طريق إحداثيات موقعها ‪(X,Y,Z)‬و تدويرها ‪ ،(κ,φ,ω)‬وأيضا من ِ‬‫وتسم� العوامل السابقة "التوجيه الخار�ي" وهناك عوامل أخرى ّ‬‫ّ‬‫تسم� "التوجيه‬‫األخطاء ال�� تحدث داخل نظام الكام��ا‪.‬‬‫الداخ�ي" وسيتم شرحها بالتفصيل �ي الفقرات الالحقة‪ .‬‬‫‪٣‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫)‪(a‬‬
‫‪κ‬‬
‫‪‬‬
‫‪φ‬‬
‫ﻧﻘﻄﺔ ﺍﻟﻤﺒﺪﺃ‬
‫‪‬‬
‫‪X‬‬
‫‪ω‬‬
‫)‪ (f‬ﺍﻟﺒﻌﺪ ﺍﻟﺒﺆﺭﻱ‬‫‪‬‬‫ﻋﺪﺳﺔ‬‫‪f‬‬‫‪ ‬ﺇﺣﺪﺍﺛﻴﺎﺕ ﺍﻟﺼﻮﺭﺓ‬‫ﻫﻨﺪﺳﻴﺎ ً ﻧﻔﺴﻬﺎ‬‫)‪p(x,y,-f‬‬‫‪‬‬‫)‪(b‬‬‫‪‬‬‫‪ ‬ﺍﻟﻤﻮﺿﻊ ﺍﻷﺭﺿﻲ‬‫‪P(X,Y,Z) ‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫)‪(c‬‬‫‪‬‬‫ﺍﻟﻌﺎﻟﻢ ﺍﻟﺤﻘﻴﻘﻲ‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫)الشكل ‪ (٣‬هندسة الك�م��ا� ومستوى الصورة �� الصور الجوية‬
‫  ‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﺍﻟﻤﺴﺎﺭ ‪١‬‬‫‪‬‬‫ﺍﻟﻤﺴﺎﺭ ‪٢‬‬‫‪‬‬‫ﺍﻟﻤﺴﺎﺭ ‪٣‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﻧﻘﻄﺔ ﺭﺑﻂ‬‫‪‬‬‫ﻧﻘﺎﻁ ﺍﻟﺘﺤﻜﻢ ﺍﻷﺭﺿﻲ‬‫ﺍﻟﻤﺴﺎﺭ ‪١‬‬‫‪GCP‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫ﺍﻟﻤﺴﺎﺭ ‪٢‬‬‫‪‬‬‫ﺍﻟﻤﺴﺎﺭ ‪٣‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﻛﺘﻠﺔ‬‫‪‬‬‫‪)‬الشكل ‪ (٤‬مفهوم الصور الجوية‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﺗﺪﻭﻳﺮ ﺍﻟﻜﺎﻣﻴﺮﺍ‬‫)ﻣﺤﻮﺭﻫﺎ(‬‫‪Y Κ,φ,ω‬‬‫‪Z‬‬‫ﻣﻮﺿﻊ ﺍﻟﻜﺎﻣﻴﺮﺍ‬‫)‪O(X0o,Yo,Zo‬‬‫)‪(0,0,0‬‬‫ﻣﺮﻛﺰ ﻣﺠﺲ ‪CCD‬‬‫‪٤‬‬‫‪-٣‬التوجيه‪‬الخار��‪:‬‬‫ُ‬‫تموضع الكام��ا‪ ،‬اتجاﻩ الكام��ا عند‬‫ﱠإن تحديد املوقع واالتجاﻩ ب�ن مجموعة من الصور الفوتوغرافية )ع�� سبيل املثال‪ :‬مكان‬‫التقاط الصور( هو إجر ٌاء ضروري لبدء القياس‪ ،‬لذلك فإن الطريقة ّ‬‫ُ‬‫بتحديد موقع‬‫املتبعة لتحديد املعالم املجهولة �ي القيام‬
‫ِ‬
‫ّ‬
‫ﱠ‬
‫ويسم� املوضع‬‫الكام��ا ‪(X,Y,Z)‬والتدوير)‪(κ,φ,ω‬ويقصد بتدوير الكام��ا ع�� طو ‪‬ل محورها كما هو ُمب�ن �ي )الشكل ‪.(b٣‬‬‫ُ‬‫الدقيق للكام��ا واتجاهها وال�� أعيد بناؤها وتحديدها‪‬عن طريق هذﻩ املعاي�� الستة بـ"التوجيه الخار�ي‪ ".‬‬‫ُ‬‫عند التقاط صور جوية ملنطقة محددة‪ ،‬فمن الشائع استخدام ّ‬‫عدة مسارات مع ُمراعاة تداخل الصور مع الصور القريبة‬
‫ٍ‬
‫ِ‬
‫ِ‬
‫ً‬
‫ّ‬
‫ً‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫َ‬
‫الجوهر‬‫)الشكل‪ .(٤‬إن التداخل ضمن املسار الواحد واملسارات املتجاورة األخرى يعت�� مسألة مهمة جدا‪ ،‬ألن التداخل يشكل‬‫ً‬‫الهند��� ِل ْ‬‫ﱠ‬‫جعل القياس ممكنا‪) .‬انظر الشكل ‪ ،١‬والشكل ‪ُ .(٢‬ويقال بأن التداخل املناسب للصور ضمن كل مسار يجب أن يكون‬‫ُ‬‫بنسبة ‪ ،٪٦٠‬ولكن يق��ح أن يكون التداخل بنسبة ت��اوح ب�ن ‪� ٪ ٩٠ – ٨٠‬ي حال‪ .SfM ‬‬‫‪‬‬‫‪-٤‬التوجيه‪‬الدا���‪:‬‬‫ًّ‬‫غ�� أنه عندما نتكلم عن قياسات دقيقة‪ ،‬ﱠ‬‫تحديد التوجيه الخار�ي‪َ .‬‬‫فإن تأث�� التشويش‬‫منطقي ‪‬ا‪ُ ،‬يمكن تنفيذ القياس عند‬‫ِ‬‫ومركز مجس ‪) CCD‬جهاز إق��ان الشحنة(‪ ،‬أو تشويه العدسة �ي تأث��ات غ�� طفيفة‪ .‬باملع�� الدقيق‬‫‪‬‬‫الطفيف �ي مركز العدسة‪،‬‬
‫ُ‬
‫ً‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫للكلمة‪ ،‬هذﻩ التشويشات تسبب أخطاء فريدة من نوعها �ي جميع الكام��ات‪ ،‬بل ا��ا تختلف ب�ن النموذج نفسه من الكام��ات‪  .‬‬‫ُ‬‫ملعايرة انحناء الفلم ‪-‬تشويه العدسة‪َ -‬‬
‫ّ‬
‫َ‬
‫ُ‬
‫انزياح‬‫ِ‪‬‬‫داخل نظام الكام��ا تد�� "التوجيه الداخ�ي"‪ .‬فهنالك معاي��‬‫الهندسية‬‫الخصائص‬‫ُ‬‫ﱠ‬‫عت��‬‫مركز العدسة ‪-‬نقطة املبدأ‪ -‬والبعد البؤري ع�� سبيل املثال‪ .‬إن استخدام ال��ك�� مع النمط املتشابك لحساب التشويش ت ‪‬‬‫ً‬‫ُ‬‫استبعادها من خالل تعديل حزم ّ‬‫أشعة الضوء واإلجراءات‬‫من الطرق الشائعة الستبعاد األخطاء من داخل الكام��ا‪ .‬ويمكن أيضا‬‫ِ‬‫لحساب املعاي��‪ ،‬أو عن طريق املعالجة ِ‪‬باستخدام نقاط ّ‬‫مكا��ا املناسب‪  .‬‬‫الربط أو التداخل ووضعها �ي ِ‬‫‪‬‬‫‪-٥‬حزمة‪‬التعديل‪:‬‬‫ُ‬‫َ‬‫زمة التعديل �ي إجر ٌاء ُي ُ‬‫ضمن كامل الكتلة )انظر‬‫قام به من أجل حساب جميع املعاي�� أي‪ (X,Y,Z,κ,φ,ω)‬لجميع الكام��ات‬
‫ِح‬
‫َ‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫ﱠ‬
‫بحد ذا��ا �ي إجر ٌاء لتحديد التوجيه الداخ�ي والخار�ي‪ .‬ونقاط ّ‬‫الربط‬‫التعديل‬‫حزمة‬‫فإن‬‫الرقم�‪،‬‬‫وير‬‫التص‬‫حال‬‫ففي‬‫(‪.‬‬‫‪٤‬‬‫الشكل‬‫ِ‬‫صور مختلفة‪ .‬و�ي ضرورية ِل ْربط الصورة املجاورة واملسارات �ي كتل ٍة مستمرة للمنطقة‪.‬‬‫�ي النقاط ال�� يمكن تحديدها ب�ن ٍ‬‫يتم حساب أماكن تموضع الكام��ا وتحركها حول محورها �ي وقت واحد عن طريق اإلشارة إ�� مجموعات نقاط الربط‪ .‬ويجب‬‫ً‬‫الق َيم‪�XYZ‬ي بعض نقاط الربط معروفة ّبدقة عند تقديم إحداثيات أكيدة للتوجيه الخار�ي ونتائج القياس‪ .‬والنقاط‬‫أن تكون‪ِ ‬‬
‫ً‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫املعروفة القيم‪XYZ‬تستخدم أيضا إلضافة إحداثيات وتد�� "نقاط التحكم األر��� ‪ "GCP‬يوجد العديد من املطبوعات حول‬‫ً‬‫كيفية تقدير حزمة التعديل هذﻩ تماما أو حسا��ا‪ .‬ولكن بالنسبة للمستخدم العادي‪ ،‬فيكفي فقط فهم مع�� حزمة التعديل‪،‬‬‫ً‬‫ّ‬‫أيضا‪ .‬‬‫واألهم من ذلك هو معرفة أن خوارزمية القياس ال��ائية لجميع برامج‪SfM‬تستخدم حزمة التعديل هذﻩ ‪‬‬‫‪‬‬‫‪-٦‬القياس‪:‬‬‫تأتي مرحلة القياس بعد االن��اء من مرحلة التعديل‪ .‬فاإلجراء العم�ي هو تحديد النقاط ذا��ا ب�ن الصور املتداخلة )انظر الشكل‬
‫ً ّ‬
‫ْ‬
‫استطع َت تحديد مجموعات النقاط لكل نقطة ع�� ِح َدة )بيكسل �ي حال كانت الصورة رقمية( فهذا يع�� حتما ‪‬انه‬‫‪ .(١‬فإذا‬‫ً‬‫بإمكانك القياس )أي إنشاء النموذج ثالثي األبعاد( من املشهد املتداخل ‪‬‬‫كامال )انظر الشكل ‪ .(٢‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪٥‬‬

‫الفصل‪‬الرابع‪:‬معالجة‪‬الصور‪‬الرقمية‪‬باستخدام‪SfM‬‬‫‪‬‬‫‪-١‬طريقة‪‬س��‪‬عمل‪‬الـ‪:SfM‬‬

‫ّ‬
‫ّ َ‬
‫لس ْ�ﺮ عمل الـ ‪.SfM‬فإذا كنت بحاجة لنموذج �س�� ّ‬‫ثالثي األبعاد وال تحتاج‬‫يوضح الشكل اآلتي‪)‬الشكل ‪ َ(٥‬الطريقة األساسية ِ‬‫ُ ٌ‬‫اإلحداثيات األكيدة‪ ،‬ﱠ‬‫ق جوهري فيما ُ‬‫ّ‬‫ّ‬‫تقوم به ب�ن "النسبية" و "‬‫يوجد فر ‪‬‬‫��ﺮ ضرورية‪ ،‬وبالتا�� ال‬‫األرضية ‪‬‬‫فإن نقاط املراقبة‬‫ّ‬‫ُ‬‫ُ َ َ ُ َ‬‫ﱠ‬‫رض‬‫املطلق‪) ،‬املتعلق( بحزمة التعديل"‪.‬ولكن يجب األخد بع�ن االعتبار أن مصطلح "املطلق )النس��( حزمة التعديل" تستخدم لغ ٍ‬‫َ َ‬‫وليس كمصطلح عام‪ .‬‬‫وصفي فقط‪،‬‬

‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬‫ﺗﻌﺪﻳﻞ ﺍﻟﺤﺰﻣﺔ ﺍﻟﻨﺴﺒﻲ‬‫ﺍﺳﺗﺧﺭﺍﺝ ﻧﻘﻁ ﺃﺳﺎﺳﻳﺔ )ﻧﻘﺎﻁ ﺭﺑﻁ ﻣﺅﻗﺗﺔ(‬‫‪Method: SIFT‬‬‫‪Points are used for initial bundle adjustment.‬‬‫ﺍﺧﺘﻴﺎﺭ ﻧﻘﺎﻁ ﺭﺋﻴﺴﻴﺔ ﻓﻌﺎﻟﺔ‬‫‪Method: RANSAC‬‬‫‪Only robust and reliable key points are selected.‬‬‫ﺗﻌﺪﻳﻞ ﺍﻟﺤﺰﻣﺔ ﺍﻟﻨﺴﺒﻲ‬‫‪Relative parameters for external and internal orientation and sparse‬‬‫‪3D model for key points are calculated.‬‬‫ﺇﻧﺸﺎء ﺍﻟﻤﺰﻳﺪ ﻣﻦ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ‬‫ﺑﻨﺎء ﺷﺒﻜﺔ‬‫‪Mesh are calculated from the‬‬‫‪dense point cloud.‬‬‫)‪( Photoscan: Build Mesh‬‬‫)‪( Photoscan: Align photo‬‬‫ﺑﻨﺎء ﻧﻤﻮﺫﺝ ﺍﻻﺭﺗﻔﺎﻉ ﺍﻟﺮﻗﻤﻲ‬‫‪2.5D terrain model is generated‬‬‫)‪( Photoscan: Build DEM‬‬‫ﺗﻌﻴﻴﻦ ﻧﻘﺎﻁ ﺗﺤﻜﻢ ﺃﺭﺿﻴﺔ )ﻧﻘﺎﻁ ﺭﺋﻴﺴﻴﺔ ﻣﻄﻠﻘﺔ(‬‫ﺑﻨﺎء ﺍﻟﺒﻨﻴﺔ‬‫‪Detailed texture for 3D model is generated.‬‬‫)‪( Photoscan: Build Texture‬‬‫ﺗﺸﻜﻴﻞ ﺍﻟﻤﺠﺴﻢ ﺛﻼﺛﻲ ﺍﻷﺑﻌﺎﺩ‬‫)‪Detailed 3D model is generated (3D-PDF, PLY,OBJ, etc.‬‬‫ﺑﻨﺎء ﺳﺤﺎﺑﺔ ﻛﺜﻴﻔﺔ‬‫‪Generating dense point cloud using calculated camera orientations‬‬‫‪(i.e. information of epipolars).‬‬‫‪Every single calculated point can be considered as tie-point.‬‬‫)‪( Photoscan: Build Dense Cloud‬‬‫ﺑﻨﺎء ﻣﻘﻄﻌﻲ‬‫‪Ortho-rectified photograph is generated‬‬‫‪from DEM and fixed camera‬‬‫)‪(photographs‬‬‫)‪( Photoscan: Build Orthomosaic‬‬‫‪Several points which precise XYZ is known is picked and‬‬‫‪coordinates are entered.‬‬‫)‪( Photoscan: setting markers and reference‬‬‫ﺗﻌﺪﻳﻞ ﺍﻟﺤﺰﻣﺔ ﺍﻟﻤﻄﻠﻘﺔ‬‫‪Same procedure with “Initial phase” with GCPs‬‬‫‪Parameters and sparse 3D model for key points are calculated with‬‬‫‪absolute coordinates.‬‬‫)‪( Photoscan: Align photo‬‬‫ﺑﻨﺎء ﺳﺤﺎﺑﺔ ﻛﺜﻴﻔﺔ‬‫‪Every single calculated point contains actual coordinates.‬‬‫)‪( Photoscan: Build Dense Cloud‬‬‫)الشكل ‪ ��� (٥‬عمل ‪SfM‬‬‫‪-٢‬مطابقة‪‬البيكسل‪:‬‬

‫ً‬
‫ً‬
‫ُ‬
‫مساو‬‫سابقا �� الفصل الثالث الفقرة ‪ ،٦‬بعد تثبيت موقع الكام�ﺮا فإن تحديد نفس النقاط ب�ن الصور املتداخلة تقريبا‬‫‪‬‬‫كما ذكر‬‫ٍ‬‫ً‬‫للقياس نفسه‪ .‬ليس فقط ضمن هذﻩ املرحلة ال��ا�ية‪ ،‬ولكن مطابقة البيكسل أيضا‪ �� ‬من العوامل األساسية ملرحلة تحض�ﺮ‬‫حزمة التعديل‪ ،‬حيث أن هذا اإلجراء مطلوب من أجل نقاط الربط لحل املعادالت‪ .‬وبالتا��‪ ،‬يمكن إعتبار أن مطابقة البيكسل‬‫�� واحدة من اإلجراءات األساسية �� التصوير الرق��‪ .‬وسيتم تقديم شرح عن الخوارزميات الشائعة اإلستخدام �� ‪ SfM‬من‬‫أجل مطابقة البيكسل �� الفصول التالية‪ .‬‬‫‪‬‬‫‪-٣‬استخراج‪‬النقطة‪‬الرئيسية‪)‬نقطة‪‬الربط(‬‫َ‬‫حزمة التعديل �� األساس �� القياس‪ ،‬ﱠ‬
‫الربط لها ٌ‬‫ﱠإن مجموعة نقاط ﱠ‬‫فإن‬‫دور ضرور ٌي ِم ْن أجل تنفيذ حزمة التعديل‪ .‬وبما أن‬‫ّ‬‫بدقة ووضعها بمكا��ا الصحيح َب�ن الصور املتداخلة(‪ .‬وهذا ي َ‬‫شمل‬‫نقاط الربط يجب أن تكون دقيقة قدر اإلمكان )أي تحديدها‬
‫‪٦‬‬

‫ﱠ‬
‫ً‬
‫ُ‬
‫الدقة �� تحديد القيم �� حال ْ‬‫أيضا ّ‬‫كانت نقطة الوصل تستخدم كنقطة عالم أرضية‪  .(GCP)‬‬
‫ِ‬
‫ُ‬
‫َ‬
‫ﱠ‬
‫مرتبطة‬‫رياضي َت�ن ِللحصول ع�� تطابق بيكسل دقيق‪ :‬األو�� تد�� "تحويل صفة صورة ��� ‪‬‬‫خوارزميت�ن‬‫وال ﱠبد من استخدام‬
‫ً‬
‫ً‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫مفصال‬‫‪‬‬‫بمقياس )‪ ،"(SIFT‬والثانية تد�� "توافق العينات العشوائية )‪) "(RANSAC‬باإلضافة إ�� عملية األتمتة(‪ ،‬وهنا نقدم شرحا‬‫ُ‬‫ع��ا )نقطة الربط تد�� النقطة األساسية �� هذﻩ الخوارزميات(‪ :‬‬‫‪‬‬‫أ‪-‬خوارزمية‪‬تحويل‪‬صفة‪‬صورة‪���‬مرتبطة‪‬بمقياس‪:(SIFT)‬‬
‫ُ ّ‬
‫ُ‬
‫َ‬
‫ﱠ ْ‬
‫ُ ّ‬
‫وم َن‬‫كما يب�ن اسمها‪ ،‬ف�� خوارزمية تمكن من تحديد النقاط املتماثلة ب�ن الصو ‪‬ر املتداخلة ح�� ِوإن كانت املقاييس مختلفة‪ِ .‬‬‫ً‬‫املُ ﱠ‬‫اتجاهات مختلفة‪ ،‬وبالتا��‪:‬‬‫رجح أيضا ّأ��ا م ‪‬ؤهلة من أجل استخدامها �� معالجة الصور‪ُ ‬مختلفة االتجاﻩ والصور‪‬املأخوذة من‬
‫ٍ‬
‫َ‬
‫َ‬
‫ﱠ‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫ٍ‪ُ ‬‬‫َ‬‫ستخدم هذﻩ الخوارزمية مبدأ‬‫شكل أدق‪ .‬ت‬‫التقليل من التقاط الصور من‬‫فإن‬‫اتجاهات مختلفة يؤدي بالتأكيد إ�� دمج الصور ِب ٍ‬
‫ً‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫"املقياس املكاني" و "الثماني" وال�� ت ُ‬‫تقريبا "مجموعة من الصور ذات الدقة املتباينة" ‪‬و "مجموعة صور مرصوفة ذات حجم‬‫‪‬‬‫قابل‬‫نواة مختلف"‪ .‬‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫َ‬
‫وإن وجود ّ‬‫ستخدم �� معالجة الصور‪ .‬ﱠ‬
‫الدالة ُ‬‫ُ‬‫والنواة �� اسم ُ‬‫والصغرى( �� البيسكل‬‫)العظ��‬‫آخر لـ"فل��ة‪ ،‬ترشيح" أو "نافذة" ت‬‫ِ‬‫الصور املتداخلة‬‫املجاور لبيكسل ال��ك�� من خالل الفوارق ب�ن هذﻩ املجموعات من الصور‪ُ ،‬يظهر النقاط األساسية الدقيقة ب�ن‬‫ِ‬‫)للمزيد من التفاصيل‪ ،‬أنظر )‪  .(Lowe(2004‬‬‫‪‬‬‫ب‪-‬خوارزمية‪‬توافق‪‬العينات‪‬العشوائية‪:(RANSAC)‬‬
‫ً‬
‫ً‬
‫ﱠ‬
‫بدال من استخدام طريقة املربعات ُ‬‫ّ‬‫الصغرى أو‬‫حال ِلحساب مجموعة البيانات ال�� تشمل القيم الشاذة ‪‬‬‫الخوارزمية ‪‬‬‫تقد ُم هذﻩ‬‫ّ‪‬‬
‫ِ‬
‫ً‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫ﱠ‬
‫ّ‬
‫تتأثر كث��‪‬ا بالقيم املتضمنة املدرجة �� البيانات‪ .‬‬‫الدنيا‪ .‬ومن املعروف عن طريقة املربعات الدنيا بأ��ا ‪‬‬
‫ّ‬
‫ﱠ‬
‫ﱠ‬
‫ُ‬
‫بالذكر إن مشكلة القيم الشاذة تنتج عن صعوبة مطابقة البيكسل �� املسح التصويري‪ ،‬كما أن تقدير تطابق‬‫‪‬‬‫ومن الجدير‬
‫ي ً‬
‫ﱠ‬
‫ْ‬
‫ّ‬
‫َ‬
‫الصحيحة‬‫الفكرة من تطبيق هذﻩ الطريقة �� انتقاء نقاط املطابقة ‪‬‬‫النقاط يحتو عادة الكث�� ِمن‬‫ِ‬‫عدم التطابق‪ .‬وإن ِ‬‫حاالت ِ‬‫فإن تطبيق خوارزمية ‪َ RANSAC‬‬‫��� الصحيح‪ ،‬وبالتا��‪ :‬ﱠ‬‫ال�� من ّ‬‫املتوقع َأ ْن تتبع النموذج الهند ّ‬‫بعد خوارزمية ‪SIFT‬سيؤدي‬‫ْ‬‫دقيقة ِمن نقاط املطابقة )أي النقاط األساسية( )الشكل‪ .(٦‬وعندها سيتم تطبيق حزمة التعديل‬‫مجموعة‬‫بالنتيجة إ��‬‫ٍ‬‫ٍ‬‫باستخدام مجموعة النقاط الدقيقة للنقاط األساسية‪ .‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬‫‪)‬الشكل ‪ (٦‬مثال عن نقط أساسية محسوبة )تم تحديد نفس البيكسل ضمن ثالث صور مختلفة(‬‫‪٧‬‬‫الفصل‪‬الخامس‪:‬األدوات‪‬املستخدمة‬‫‪-١‬الكام��ا‪:‬‬‫َ‬‫ﱠ ّ َ‬‫ُ‬‫الفضل �� الحصو ‪‬ل ع�� أفضل النتائج‪.‬‬‫الدقة العالية وحجم مجس الـ ��� ��� دي سيكون لها‬‫ويمكن القول ببساطة‪ :‬إن‬‫معظم الحاالت‪ .‬غ��‬‫والعدسة العادية ‪ ٣٥ - ٢٤‬مم )ولكن ليس عدسات عيون األسماك أو العدسة واسعة الزاوية( مناسبة ��‬‫ِ‬‫انه يمكن استخدام العدسة واسعة الزاوية )هناك أنواع من ال��امج لد��ا بعض الوحدات ال�� يمك��ا التعامل مع العدسة‬‫واسعة الزاوية( ولكن �� بعض األحيان ي�ت�� النموذج ثالثي األبعاد بشكل منحرف عند استخدام هذﻩ األنواع من العدسات‪،‬‬‫ْ‬‫ُ‬‫العادية )إن شركة أبحاث‪Agisoft‬املُ ّ‬‫ﱠ‬‫تق��ح‬‫طور ل��نامج مسح الصور‪،‬‬‫ليست أفضل من العدسات‬‫‪‬والصورة املأخ ‪‬وذة بواسط��ا‬‫�� دليل االستخدام ‪‬استعمال عدسة ‪٥٠‬مم‪ ،‬ﱡ‬‫وتجنب استخدام عدسة ع�ن السمكة أو العدسة واسعة الزاوية(‪ .‬ولهذا فمنَ‬‫املنطقي استخدام �ام��ات مختلفة‪ ،‬وهناك دراسات عن استخدام أنواع �ام��ات مختلفة )كما هو ّ‬‫موضح �� الفصل الثاني‬‫ً‬‫الفقرة ‪ ،(١‬ومع ذلك‪ :‬ﱠ‬‫فإن استخدام �ام��ات مختلفة عند القيام بربط الصور ّ‬‫أحيانا إ�� إ��اء التصميم واحتوا ِئه ع��‬‫‪‬‬‫يؤدي‬‫فراغات‪ ،‬وبالتا�� ﱠ‬‫َ‬‫فإنه من األفضل استخدام �ام��ا واحدة )أو ع�� األقل نفس النوع ‪‬واإلعدادات( عند التقاط صور لكامل‬‫الجسم املس��دف‪ .‬‬
‫ً‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫َ‬
‫الكث�� من املستخدم�ن يستعملون‪� ‬ام��ا تد��‪ "RicohGR2"‬وخاصة عندما يستخدمون الطائرات بدون طيار )الدرون( أو‬
‫ﱠإن‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫ﱠ‬
‫ّ‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫عصا التصوير الطويلة كمنصة‪ ،‬حيث إن هذﻩ الكام��ا تتم�� بأن لها مؤقت زم�� يبدأ من ‪ ١‬ثانية‪ ،‬وهذﻩ ا ِمل��ة غ�� شائعة ��‬
‫ُ‬
‫ً‬
‫ُ‬
‫الكام��ات الرقمية املدمجة األخرى‪ .‬باإلضافة إ�� أن هذﻩ الكام��ا لد��ا مجس ��� ��� دي كب�� الحجم مقارنة مع الكام��ات‬
‫ُ‬
‫ً‬
‫ُ‬
‫ﱠ ُ‬
‫طيار وامل ّ‬‫األخرى‪ .‬ولهذا ﱠ‬‫فإن الطائرات بدون ّ‬‫صنعة مؤخرا من قبل شركة "جيانغ لالبتكارات والعلوم والتكنولوجيا‪‬‬‫الرقمية املدمجة‬‫ً‬‫سبقا‪ .‬وقد َ‬‫‪ "(DJI)‬تأتي مع أنظمة �ام��ات معقولة ﱠ‬‫ُ‬‫حجم مجس الـ ��� ��� دي‪  ،‬وخاصة بعد الجيل الرابع من‬‫ازداد‬‫ومثبتة ُم‬
‫ً‬
‫ً‬
‫ً‬
‫طائرة )فانتوم ‪ (٤‬و َ‬‫أيضا ع�� تصوير مقاطع فيديو بدقة عرض ‪ ٤‬كي�� )‪ .(K4‬وقد ظهرت مؤخر‪‬ا الطائرة بدون‬‫أصبح ْت قادرة ‪‬‬
‫‪‬‬
‫ً‬
‫ُ‬
‫ﱞ‬
‫أيضا‪ .‬‬‫طيار )ماڤيك برو( املتطورة‪ ،‬و�� حل جيد ومتاح ‪‬‬‫ّ‬‫ً‬‫‪‬وال ﱠبد من اإلشارة إ�� مقاطع الفيديو عالية ّ‬‫الدقة ُي ُ‬‫ّ‬‫مكن ْأن تكون ‪‬‬‫والحرفية يمكن أن‬‫حال آخر للـ‪.SfM‬فع�� الرغم من ﱠأن‪ ‬الدقة‬‫ُ‬‫ّ‬‫املتقدمة ع�� تسجيل إطار متتا�� من الصور‪ .‬‬‫تعود للكام��ا‪ ،‬ولكن لد��ا القدرة‬‫‪‬‬‫ّ‬‫برنامج‪‬التصور‪‬الحاسوبي‪‬والهيكل‪‬من‪‬نظام‪‬الحركة‪:SfM‬‬‫‪-٢‬‬‫املُتاحة‪ .‬وهناك تطبيق ّ‬‫مجاني ُيد�� فيجوال ‪،(http://ccwu.me/vSfM/) (SfM Visual) SfM‬‬‫هناك العديد من التطبيقات ‪‬‬‫‪‬والحزمة )‪ ،(http://www.cs.cornell.edu/%7Esnavely/bundler/‬وال��مجيات التجارية مثل مسح الصور )‪(Agisoft‬‬‫‪ Autodesk ،https://pix4d.com(pix4D) ،http://www.agisoft.com‬ع�� سبيل املثال‪ .‬وقد تم وضع تقييم لهذﻩ التطبيقات‬‫‪ .(J.SchoningandG.Heidemann,2015).‬‬‫‪‬‬‫‪-٣‬جهاز‪‬الحاسوب‪)‬الكمبيوتر(‪:‬‬‫ﱠ ُ ّ‬‫كثفة وخاصة عند العمل مع مجموعة كب��ة من الصور‪ .‬ولهذا فمن األفضل أن يكو َن‬‫يتطلب برنامج ‪ SfM‬مصادر حاسوبية م‬
‫ﱠ ً‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫ﱠ‬
‫دا بلوحة الرسم ‪،GraphicBoard‬فيكون األداء أسرع �� حال تم تثبيت لوح�� رسم مقارنة مع لوحة ذات درجة‬‫مزو ‪‬‬‫الحاسوب‬‫ً‬‫ً‬‫مفيدا‪‬‬‫‪‬‬‫قصوى‪ .‬كما أن اق��اح برنامج‪Agisoft‬من األجهزة أو العتاد الالزمة لتشغيل برنامج مسح الصور يمكن ان يكون اق�� ‪‬‬‫احا‬‫)‪  .(http://www.agisoft.com/downloads/system-requirements/‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪٨‬‬‫‪-٤‬النظام‪‬العاملي‪‬للمالحة‪‬ع��‪‬األقمار‪‬الصناعية‪:GNSS‬‬

‫ًّ‬
‫ً‬
‫ﱠ ّ ً‬‫ُي َ‬‫ُ‬‫يجي ‪‬ا الستخدام‬‫النظام العاملي للمالحة ع�� األقمار الصناعية ‪GNSS‬أحيانا بنظام التموضع العاملي ‪ ،GPS‬ولكن‬‫د�ى‬‫تحو ‪‬ال تدر‬
‫ُ‬
‫ً‬
‫ً‬
‫ْ‬
‫مصطلح ‪ GNSS‬بدأ يطرأ مؤخرا‪ ،‬فلم يعد هناك ‪GPS‬فقط‪ ،‬بل لدينا أيضا‪ :‬غاليليو ‪ ،Galileo‬بيد ‪‬و ‪ ،Beidu‬غلوناس ‪Glonass‬‬‫ً‬‫ً‬‫بدال من ‪ .GPS‬ويمكن للنظام العاملي للمالحة َ‬‫عت�� أنظمة مالحة َ‬‫‪‬وجميعها ُت ُ‬‫ع��‬‫حاليا ‪GNSS‬‬‫‪‬‬‫ع�� األقمار الصناعية‪ ،‬ولذلك ُيد�ى‬
‫ّ‬
‫ً‬
‫ً‬
‫فعاال جدا م ْن أجل تحديد نقاط عالم أرضية �� منطقة ما‪ ،‬طاملا أ��ا منطقة مفتوحة وال ُ‬‫األقمار الصناعية ‪ْ GNSS‬أن يكو َن‬‫يوجد‬
‫ِ‬
‫ً‬
‫ً‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫أيضا �� األسواق نظام عاملي للمالحة ع�� األقمار الصناعية منخفض التكلفة يد�ى ‪L1‬‬‫وحاليا‪ ،‬هناك ‪‬‬‫‪‬‬‫ف��ا جدران محيطة أو أشجار‪.‬‬‫ّ ُ ّ‬‫دق ًة تصلُ‬‫‪ RTKGNSS‬والذي ت��او� تكلفته املالية حوا�� )‪ ٢٠٠٠ - ٦٠٠‬دوالر أمريكي( للمجموعة الكاملة‪ .‬هذا النظام ‪ L1RTK‬يحقق‬‫ُ‬‫إ�ى أقل من ‪ ٣‬سم �� حال كانت الظروف املحيطة جيدة بما فيه الكفاية )ولكن يجب أن يكون خط القاعدة ب�ن محطة القاعدة‬‫ن ً ّ ً‬‫اال ّ‬‫خاصة‬‫ومحطة املالحة ضمن ‪ ١‬كم من أجل قياس دقيق(‪ .‬ويمكن للنظام العاملي للمالحة ع�� األقمار الصناعية أن يكو حال فع‬‫ّ‬‫ً‬‫نسبيا‪ .‬‬‫‪‬‬‫عند العمل مع الطائرات بدون طيار )وخاصة عند تحديد نقاط عالم أرضية( أو ضمن مناطق واسعة‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬

‫الفصل‪‬السادس‪:‬الت����‪‬للتدريب‬‫‪-١‬مايجب‪‬أخذﻩ‪��‬ع��‪‬االعتبار‪:‬‬‫ّ‬‫الفعلية للقياس �� الفصل الالحق‪ّ ،‬‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫ﱡ‬
‫ولكنه من الطبي�� مواجهة ظروف غ�� متوقعة �� كث�� من األحوال‬‫عرض الخطوات‬‫سيتم‬
‫َ‬
‫ّ‬
‫َ‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫َ‬
‫أرض الواقع‪ .‬ولهذا يحاول هذا الفصل إعطاءك املبادئ واألولويات �� التصوير لـ‪ ،SfM‬ومساعدتك �� اتخاذ‬
‫عند‬
‫ِ‬
‫العمل ع�ى ِ‬‫القرار الصواب �� حال االرتباك خالل مرحلة التصوير‪ .‬‬‫‪‬‬‫أ‪-‬املبدأ‪‬األول‪:‬يمكن‪‬فقط‪‬قياس‪"‬األشياء‪‬املرئية"‪‬ضمن‪‬الصورة‬‫َ‬‫الحذ ‪‬ر عند تصوير األجسام املتباينة والحجارة ُم ّ‬‫عقدة املظهر‪ِ ،‬فإ ْن لم يتم التقاط صور لجوانب من الحجر‪ ،‬أو كان هناك‬
‫يجب‬
‫ً‬
‫َ‬
‫ّ‬
‫جانب مخفي أو ما تس�� "البقع العمياء"‪ ،‬فسيؤدي ذلك حتما إ�ى خطأ ضمن النموذج ثالثي األبعاد وال�� تؤدي �� ��اية املطاف‬‫شديد �� النموذج‪ .‬‬‫تشويه‬
‫إ�ى‬
‫ٍ‬
‫ٍ‬
‫ً‬
‫ُ‬
‫حاو ْ‬‫بمعاينة الجسم َ‬‫َ‬‫ل‬‫تصوير‬‫قبل‬‫جميع الجوانب )ليس فقط "من األمام"‪ ،‬بل ايضا الجوانب ‪-‬ومن األع�ى‪ -‬والبقع العمياء(‪ .‬ق ْم‬
‫ِ‬
‫ِ‬
‫ُ‬
‫وتفح ْ‬‫تصوير دقيق )ع�ى سبيل املثال‪ :‬املناطق ال�� تميل إ�ى وجود "نقاط عمياء"‬‫‪‬‬‫ص املنطقة ال�� تحتاج إ�ى‬‫الشروع �� التصوير ّ‪‬‬‫ف��ا( )الشكل ‪ . (٧‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﻟﻥ ﻳﺗﻡ ﺗﺻﻭﻳﺭ ﺍﻟﺟﺎﻧﺏ ﺑﺷﻛﻝ ﺻﺣﻳﺢ‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪)‬الشكل ‪ (٧‬تصوير مع تداخل مناسب‬‫‪‬‬‫‪٩‬‬‫ب‪-‬املبدأ‪‬الثاني‪:‬جودة‪‬الصورة‪‬تساوي‪‬دقة‪‬النموذج‪‬ثالثي‪‬األبعاد‬
‫ُ ً‬
‫ّ ّ‬
‫َ ُ ى ّ‬‫تذك ْر ﱠأن برنامج‪ SfM‬يعتمد ك ّليا ع�� مجموعة الصور‪ ،‬فع�� سبيل املثال‪ :‬إذا كان مستو دقة الصور منخفض بمقدار النصف‪،‬‬
‫َ‬
‫ً‬
‫ّ‬
‫َ‬
‫ﱠ‬
‫ﱠ‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫فإن ذلك ينعكس بالنتيجة ع�� النموذج ثالثي األبعاد‪ ،‬وستخفض دقته وفقا لذلك‪ .‬وإذا كانت الصورة ��� واضحة‪ ،‬فإن مطابقة‬
‫ُ‬
‫ﱠ‬
‫ْ‬
‫ْ‬
‫َ‬
‫بشكل صحيح‪ .‬وبالتا��‪ ،‬فإن وجود تباين ��� متوازن َ)م َيالن( ب�ن الصورس��يد ِمن إمكانية اإلخفاق �� مطابقة‬‫تعمل‬‫البيكسل لن‬
‫ٍ‬
‫ْ‬
‫َ‬
‫البيكسل‪ ،‬فلذلك حاول قدر اإلمكان إلتقاط صور متوازنة و‪‬واضحة‪ .‬‬‫‪‬‬‫ْ‬‫‪‬‬‫ج‪-‬املبدأ‪‬الثالث‪:‬ال�ا���ا‪��‬ا ِملزواة‪)‬تيودوليت(‪‬‬‫املسح التصويري هو ُ‬‫نوع من التثليث‪ ،‬وبالتا�� ﱠ‬‫كما شرحنا �� الفصل الثالث‪ ،‬الفقرة ‪ ،١‬ﱠ‬‫َ‬‫فإن التداخل املناسب هو األساس‬
‫فإن‬
‫ُ‬
‫بقياس مناسب )يمكنك انت فقط ان تشعر بـ"العمق" عندما تستخدم ِكلتا عينيك(‪ .‬وقد يبدو أنه من األسهل التقاط‬‫للقيام‬
‫ِ‬
‫ٍ‬
‫ّ‬
‫بدور‬‫صور متداخلة عند الوقوف �� مكان واحد مع ت�ي�� زوايا الكام��ا فقط‪ ،‬ولكن هذا ��� صحيح‪ ،‬وسيؤدي ِ ﻩ إ��‬‫نتيجة سيئة‪ .‬‬
‫ٍ‬
‫ّ‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫واحد‪،‬‬‫مكان ٍ ‪‬‬‫كما هو موضح �� )الشكل ‪ (c ٨‬فمن السهل فهم سبب النتيجة السيئة عند ت�ي�� زاوية الكام��ا �� حال الوقوف �� ٍ‬‫ّ‬‫ح�� ْ‬‫َ‬‫ﱠ‬‫ُ‬‫ت�ي�� تموضعك‬‫وإن كان يبدو أنه يوجد تداخل ب�ن الصور‪ ،‬وعليه‪ :‬فإن ت�ي�� زاوية الكام��ا وحدﻩ ال يكفي‪ ،‬بل يجب عليك ‪‬‬‫َ‬‫أو مكان وقو ِفك أثناء التصوير‪ .‬‬
‫ُ‬
‫َ‬
‫ْ‬
‫ّ‬
‫ّ‬
‫�� حال استخدام برنامج ‪ ،SfM‬فمن األفضل أن يكون هناك تداخل متكرر للمنطقة املراد تصميم مجسم ثالثي األبعاد لها‪،‬‬
‫ً‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫دائما‪ .‬ولهذا ُي ّ‬‫فضل أن ت�� َ‬‫َ‬‫محاور‬‫التداخل ب�ن ‪٪٩٠ - ٨٠‬‬‫او� نسبة‬‫متعددة‪ ،‬ومراعاة التداخل بي��ا‬‫وذلك بالتقاط صور ِم ْن‬‫ِ‬‫للحصول ع�� نتائج جيدة )ربما نسبة ‪ ٪٧٠‬معقولة �� ا ‪‬الستخدام العم��(‪ .‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﺍﻟﺠﺴﻢ‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫ﺧﻂ ﺍﻟﻘﺎﻋﺪﺓ‬‫‪‬‬‫ﺍﻟﺠﺴﻢ‬‫ﻣﻦ ﺍﻟﻤﺴﺘﺤﻴﻞ ﻗﻴﺎﺱ ﺍﻟﻨﻘﺎﻁ ﺑﻤﺠﺮﺩ ﺗﺪﻭﻳﺮ ﺍﻟﻤﺰﻭﺍﺓ ﻓﻲ ﻧﻘﻄﺔ‬‫‪ ‬ﻭﺍﺣﺪﺓ‪ ،‬ﺃﻳﻀﺎ ﺍﻟﺪﻗﺔ ﻣﻨﺨﻔﻀﺔ ﺇﺫﺍ ﻛﺎﻥ ﺧﻂ ﻗﺎﻋﺪﺓ ﻗﺼﻴﺮﺓ ﺟﺪﺍ‪.‬‬‫‪‬‬‫‪Object‬‬‫‪‬‬‫ﺍﻟﺠﺴﻢ‬‫ﻓﻲ ﻫﺬﻩ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ‪،‬‬‫‪‬‬‫ﺣﺘﻰ ﻫﺬﻩ ﺍﻷﺟﺰﺍء‬‫‪‬‬‫ﺍﻟﺘﻲ ﺗﺒﺪﻭﺍ ﻣﺘﺪﺍﺧﻠﺔ‪،‬‬‫ﻟﻦ ﻳﺘﻢ ﻣﻌﺎﻟﺠﺘﻬﺎ‬‫‪‬‬‫ﺍﻟﻤﻨﻄﻘﺔ ﺍﻟﻤﺘﺪﺍﺧﻠﺔ ﺻﻐﻴﺮﺓ ﺟﺪﺍ ً‬‫‪‬‬‫ﺗﺪﻭﻳﺮ ﺍﻟﻜﺎﻣﻴﺮﺍ ﻓﻲ ﻧﻔﺲ ﺍﻟﻤﻮﺿﻊ‬‫‪‬‬‫ﺳﻴﺆﺩﻱ ﺇﻟﻰ ﺇﺧﻔﺎﻕ ﻓﻲ ﺍﻟﻨﺘﻴﺠﺔ‬‫)‪(a‬‬‫)‪(b‬‬‫‪‬‬‫)‪(c‬‬‫ﻳﻣﻛﻥ ﻣﻌﺎﻟﺟﺔ ﺍﻟﻣﻧﺎﻁﻖ ﺍﻟﻣﺗﺩﺍﺧﻠﺔ ﻓﻘﻁ ﻓﻲ ﺍﻟﻧﻣﻭﺫﺝ ﺛﻼﺛﻲ ﺍﻷﺑﻌﺎﺩ‬
‫‪‬‬
‫ُ‬
‫‪)‬الشكل ‪ (٨‬الطريقة امل��� إللتقاط صور متداخلة‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫ﺩﻭﺍﺭ ﻟﻘﻳﺎﺱ ﺍﻟﺯﻭﺍﻳﺎ ﺍﻷﻓﻘﻳﺔ ﻭﺍﻟﻌﻣﻭﺩﻳﺔ‬‫‪ ‬ﺃﺩﺍﺓ ﻣﺳﺢ ﻣﻊ ﻣﻧﻅﺎﺭ ّ‬‫‪١٠‬‬

‫ً‬
‫َ ُ‬
‫ُ‬
‫ثابتا ��ﺮ ّ‬‫متحرك‪ .‬وإذا أخذنا بع�ن االعتبار قياس ا ِمل ْزواة )التيودوليت(‬‫الجسم املراد تصويرﻩ ينب�� أن يكون ‪‬‬‫وتجدر اإلشارة إ�� أن‬
‫ً‬
‫ّ‬
‫ﱞ‬
‫عاصفا‪ ،‬فإن تموج وتمايل العشب‬‫‪‬‬‫فهذا يع�� بأن الجسم املراد قياسه يتحرك خالل التصوير‪ .‬وع�� سبيل املثال‪ :‬إذا كان الجو‬‫ّ‬‫والنباتات قد ُي ّ‬‫سبب خطأ خالل معالجة النموذج )ولكن ليس �� النموذج بأكمله‪ ،‬إنما املنطقة املحيطة بالعشب والنباتات فقط(‪.‬‬‫كما أن ﱡ‬‫ت�� ‪‬ﺮ أشكال الظل و ‪‬ز ‪‬واياﻩ يمكن أن تؤدي إ�� نفس املشكلة‪ .‬‬‫‪‬‬‫ً‬‫د‪-‬املبدأ‪‬الرابع‪:‬إذا‪‬واجهت‪‬صعوبة‪��‬قياس‪‬الصورة‪�،‬ال���ام�‪‬سيواجه‪‬أيضا‬‫ّ‬‫ُ‬‫�� حالة بعض األجسام‪ ،‬ربما التعمل هذﻩ الطريقة كما هو متوقع‪ .‬بعض القوام ذات األنماط املتكررة أو املرايا كاألسطح العاكسة‬‫للضوء يمكن أن تنت�� إ�� نتائج سيئة‪ .‬يمكنك املحاولة ع�� األقل‪ ،‬ولكن إحدى أساسيات املعالجة �� مطابقة البيكسل الذي‬‫اليمكن أن يكون �� كث�ﺮ من الحاالت أفضل من التطابق اليدوي بالع�ن البشرية‪ .‬‬‫‪‬‬‫‪-٢‬أمثلة‪‬عن‪"‬النجاح"‪‬و‪"‬اإلخفاق"‪��‬النموذج‪:‬‬‫التعمق والفهم سنشرح ّ‬‫ّ‬‫كيفية حدوث بعض األخطاء النموذجية مع تقديم بعض األمثلة وم��ا‪ :‬‬‫ملزيد من‬‫ٍ‬‫‪‬‬‫أ‪-‬موضع‪‬ال�ام��ا‬‫ً‬‫ُي َ‬‫ُ‬‫عت ُ�ﺮ‬‫حدوثا �� التقاط الصور‪ ‬لـ ‪) SfM‬انظر الشكل‬‫‪‬‬‫توجيه الكام�ﺮا فقط عند التصوير من نفس النقطة‪ ،‬أك�ﺮ األخطاء النموذجية‬
‫َ‬
‫ْ‬
‫ﱠ‬
‫‪ ،٩‬املثال ُ‬‫نتيجة‬‫الصور ان��ت إ��‬‫العلوي( فمن خالل معاينة تسلسل التقاط الصور‪ ،‬فإ��ا تبدو متداخلة‪ ،‬ومع ذلك فإن معالجة‬
‫ٍ‬
‫ِ‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫بشكل مناسب‪ �� ،‬ح�ن أن األجزاء‬‫السف��(‪ .‬فقد تمت فقط معالجة الجزء ال ‪‬علوي من القوس‬‫سيئة )انظر الشكل ‪ ،٩‬املثال ‪‬‬
‫ٍ‬
‫ُ‬
‫ْ‬
‫ُ‬
‫فهم ّ‬‫ويمكن ُ‬‫ظهرت بشكل ﱠ‬‫األخرى‬‫بسهولة عند التفك�ﺮ‬‫السبب‬‫مشوش )لم نتمكن ح�� من معالجة القسم السف�� �� هذا املثال(‪.‬‬
‫ٍ‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫نالحظ ﱠأن التقاط الصور قد ﱠ‬‫تم من موقع�ن‪ ،‬واملصورين قاموا فقط بتدوير‬‫ِبطريقة هندسية )انظر الصورة السف�� اليسرى(‪.‬‬‫ُ‬‫الكام�ﺮا �� ّ‬‫كل موقع‪ ،‬وبالتا��‪ :‬فإن الجزء املحظوظ الذي حدث فيه تداخل )ع�� سبيل املثال‪ ،‬أع�� القوس( كان الجزء الوحيد‬
‫ِ‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫ﱠ‬
‫ّ‬
‫الذي ﱠ‬‫الصور‬‫موقع واحد تع�� نفس املبدأ الهند��� املب�ن �� )الشكل ‪(c ٨‬‬‫من‬‫لتقطة‬
‫ـ‬
‫مل‬
‫ا‬
‫مجموعة‬‫وإن‬‫مناسب‪.‬‬‫بشكل‬‫حسابه‬
‫تم‬
‫ٍ‬
‫ْ‬
‫)أي املبدأ الثالث‪ :‬الكام�ﺮا �� ا ِملزواة(‪  .‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﻣﺟﻣﻭﻋﺔ ﻣﻥ ﺍﻟﺻﻭﺭ ﺍﻟﻣﺳﺗﺧﺩﻣﺔ ﻟﻠﻣﻌﺎﻟﺟﺔ‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﺇﺗﺠﺎﻩ ﺍﻟﺘﺪﻭﻳﺮ‬‫‪‬‬‫ﻣﻮﺿﻊ ‪٢‬‬‫ﻣﻮﺿﻊ ‪١‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪)‬الشكل ‪ (٩‬نتيجة سيئة بسبب توجيه الكام��ا من نفس املكان‬‫‪١١‬‬‫ﱡ‬‫‪)‬التشوش(‬‫ب‪-‬ال�ﺮ���‬
‫َ‬
‫ّ‬
‫ّ‬
‫وضوح الصورة وفرصة املطابقة �� عالقة نسبية وقوية‪ ،‬فعندما تكون الصورة ��ﺮ واضحة‪ ،‬فإن فرصة املطابقة‬‫ﱠإن العالقة ب�ن‬‫ِ‬‫ً‬‫ونتيجة لذلك‪ :‬ﱠ‬‫تنخفض بشكل ﱡ‬‫فإن النموذج ثالثي األبعاد سيظهر بشكل منحرف‪،‬‬‫واضح‪ ،‬والعكس صحيح )الشكل ‪.(١٠‬‬‫‪)‬التشوش(‬‫الدقيقةب‪-‬ال�ﺮ���‬
‫ّ‬
‫َ‬
‫ﱠ‬
‫ّ‬
‫ّ‬
‫الصور‬‫املثال‪ :‬حافة‬‫سبيل‬‫��ﺮ‪،(١٠‬‬‫الشكل‬‫النتيجة ��‬‫)انظر إ��‬‫املطابقة‬‫تموضع‬‫وفرصةاختالف‬‫وضوح الصورةبسبب‬‫ب�نتتطابق‬‫و�� ال��ا�ةَ لن‬‫فعندما تكون‬‫املطابقة‬‫فرصة‬‫واضحة‪،‬‬‫الصورة‬‫وقوية‪،‬‬‫نقاطنسبية‬‫عالقة‬‫املطابقة ��‬‫فع��فإن ِ‬‫إن العالقة ّ ِ‬‫ً‬‫ﱠ‬‫األبعاد"‪.‬‬‫الصورة" تساو‬‫"جودة‬‫صحيحالثاني‪:‬‬‫والعكساملبدأ‬‫وهذا يعكس‬‫وتالفة‪.‬‬‫الدقيقةربع مشو‬‫املب�� امل‬‫سيظهر بشكل منحرف‪،‬‬‫ثالثياألبعاد‬‫النموذجثالثي‬‫"دقةالنموذج‬‫لذلك‪:‬يفإن‬‫‪ .(١٠‬ونتيجة‬‫)الشكل‬‫واضح‪،‬‬‫تنخفضهةبشكل‬
‫ّ‬
‫َ‬
‫‪‬‬
‫سبيل املثال‪ :‬حافة‬‫و�� ال��ا�ة لن تتطابق الصور بسبب اختالف تموضع نقاط املطابقة )انظر إ�� النتيجة �� الشكل‪ ،(١٠‬فع��‬
‫ِ‬
‫ّ‬
‫‪‬‬
‫املب�� املربع مشوهة وتالفة‪ .‬وهذا يعكس املبدأ الثاني‪" :‬جودة الصورة" تساوي "دقة النموذج ثالثي األبعاد"‪.‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫ﺍﻟﻧﺗﻳﺟﺔ‬‫‪‬‬‫ﱡ‬‫املراقبة‬‫ال���    واضحة و نتيجة املعالجة‬‫)الشكل ‪ (١٠‬زوج من الصور ‪‬‬‫‪ ‬ج‪���-‬ﺮ‪�‬ب�ﺮ‪��‬نقاط‪ ‬‬‫ّ‬‫ﱠ‬‫كشف النقاط املتطابقة للصور ح��‬‫تحويل ِصفة صورة ��ﺮ مرتبطة بمقياس‪(SIFT)‬القدرة ع��‬‫خوارزمية‬‫إن‪‬ه من املعروف عن‬
‫ِ‬
‫ِ‬
‫ً‬
‫ً‬
‫ً‬
‫ّ‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫ﱠ‬
‫عندما تج‪ -‬ﱡ‬‫ُ‪‬‬‫تنخفض‬‫دا دائما‪ ،‬حيث أن فرصة املطابقة الدقيقة‬‫مختلفة‪ ،‬وهذا صحيح أساسا ولكنه ليس مؤك ‪‬‬‫جاهات‬‫لتقطﺮ‪‬من‬‫نقاط‪‬املراقبة‬‫�ب�ﺮات‪��‬‬
‫���‬
‫ً‬
‫ّ‬
‫ﱠ‬
‫ّ‬
‫ّ‬
‫ﱠ‬
‫ت�ي�ﺮ‬‫املتداخلة فإن‬‫القدرة�� ال‬‫الكب�ﺮة‬‫الت�ي�ﺮات‬‫تجن ِب‬‫‪ِ .(١١‬ول‬‫اوية‬‫كب�ﺮ ِت ‪‬‬‫بعا‬‫بشكل‬‫لت�� ِﺮ ز ِ‬‫كشفب�نالنقاط ِ‬‫للصور ح��‬‫الصوراملتطابقة‬‫‪(SIFT)‬‬‫بمقياس‬‫مرتبطة‬‫)الشكل ��ﺮ‬‫الوقوففة صورة‬‫تحويل ِص‬‫خوارزمية‬‫املعروف عن‬‫إنه‬‫من ٍ‬‫ع��زاوية ِ‬‫مكان ِ‬
‫ً‬
‫ً‬
‫ً‬
‫ً‬
‫ً‬
‫ّ‬
‫ﱡ‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫ﱠ‬
‫املشكلة‪ .‬‬‫األك�ﺮ‬‫تدريجيامنهواتالحل‬‫الز‬‫ُ‪‬‬‫تنخفض‬‫دا دائما‪ ،‬حيث أن فرصة املطابقة الدقيقة‬‫أساسا ولكنه ليس مؤك ‪‬‬‫لهذﻩصحيح‬‫مالئمةوهذا‬‫مختلفة‪،‬‬‫جاهات‬‫اوية تلتقط‬‫عندما‬
‫ً‬
‫ّ‬
‫ﱠ‬
‫ّ‬
‫‪‬‬
‫الصور املتداخلة فإن ت�ي�ﺮ‬‫اوية مكان الوقوف )الشكل ‪ِ .(١١‬ولتجن ِب الت�ي�ﺮات الكب�ﺮة �� الزاوية ب�ن‬‫كب�ﺮ ِت ‪‬‬‫بعا لت�� ِﺮ ز ِ‬‫ِ‬‫بشكل ٍ‬
‫ً‬
‫ً‬
‫ﱡ‬
‫ال‪‬زاوية تدريجيا هو الحل األك�ﺮ مالئمة لهذﻩ املشكلة‪ .‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫ً‬‫ُ‬‫تقريبا‪ ،‬بينما الصورة الثالثة تظهر إنزياح عن موضعها‬‫‪‬‬‫‪)‬الشكل ‪ (١١‬الصورتان �� الجانب األيسر تعكسان تطابق بشكل تام‬‫‪ ‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪١٢‬‬

‫وعندما يكو ُن مكان املراقبة مختلف إ�� ّ‬‫املستحيل تحديد النقاط بشكل دقيق )الشكل ‪ (١٢‬وذلك ألن نقاط‬
‫فمن‬
‫ٍ‬
‫حد كب�ﺮ‪ِ ،‬‬‫ِ‬‫ً‬‫املراقبة قد ﱠ‬‫���ﺮت جذريا وأصبحت خارج نطاق قدرة خوارزمية )‪ �� (SIFT‬تحديد النقاط )ل�س��ادة‪ ،‬انظر الفصل الرابع‪،‬الفقرة‬
‫ٌ‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫)‪ ،٣‬أ( أو املرجع )‪ .(Lowe(2004‬و�التا�� ت�ﺮز حاجة م ِلحة‪‬إلضافة صور إضافية الستكمال الصورة ال��ا�ية )كما �� الشكل ‪  .(١٤‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﺻﻮﺭﺓ ﻣﺄﺧﻮﺫﺓ ﻣﻦ ﺍﻟﺠﻮ‬‫ﺻﻮﺭﺓ ﻣﺄﺧﻮﺫﺓ ﻣﻦ ﺍﻷﺭﺽ‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ن‬
‫‪)‬الشكل ‪ (١٢‬اإلخفاق �� الجمع ب�ن الصورة املأخوذة بالطائرة من دو طيار وتلك األرضية‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪)‬الشكل ‪ (١٣‬الصورة �� اليسار َمعيبة بسبب نقص صورة من ا�ع��‪.‬‬‫‪‬‬‫‪‬الص ‪‬ورة ُ‬‫الي��� أعطت نتيجة أفضل بعد إضافة صورة من ا�ع��‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫د‪-‬إغالق‪‬تالمس‪‬الجسم‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫متكامل ﱡ‬‫ثالثي األبعاد )كما �� الشكل ‪،(١٧‬‬‫يجب التأكد من التقاط صور للجسم من جميع الجوانب إذا كان املراد إنشاء نموذج‬
‫ٍ‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫ﱠ‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫َ‬
‫الجانب العلوي أدى لظهور‪ ‬الحفر واالنحراف الشديد‪ ،‬ويحدث هذا النوع‬‫ونالحظ �� حالة )الشكل ‪ (١٣‬أن عدم وجود صور من‬
‫ِ‬
‫َ‬
‫ُ‬
‫ل‬
‫من األخطاء �� ك��ﺮ من األحيان عند تصوير جدران األبنية‪ ،‬حيث يصعب الحصو ع�� صورة من األع��‪ .‬وينب�� أن نأخذ بع�ن‬‫ً‬‫االعتبار ﱠأن الصور‪ ‬املأخوذة من األع�� تحتاج أيضا إ�� التقاط صور بشكل متتا�� وتدري�� للجهة الجانبية )الشكل ‪ .(١٤‬وينب��‬‫‪١٣‬‬

‫ﻣﺟﻣﻭﻋﺔ ﻣﻥ ﺍﻟﺻﻭﺭ ﺍﻟﻣﺄﺧﻭﺫﺓ ﻣﻥ ﺍﻷﻋﻠﻰ‬‫ﻣﺟﻣﻭﻋﺔ ﻣﻥ ﺍﻟﺻﻭﺭ ﺍﻟﻣﺄﺧﻭﺫﺓ ﻣﻥ ﺍﻷﻋﻠﻰ‬‫ﻣﺟﻣﻭﻋﺔ ﻣﻥ ﺍﻟﺻﻭﺭ‬‫ﺍﻟﻣﺄﺧﻭﺫﺓ ﻣﻥ ﺍﻟﺟﺎﻧﺏ‬‫ﻣﺟﻣﻭﻋﺔ ﻣﻥ ﺍﻟﺻﻭﺭ‬‫ﺍﻟﻣﺄﺧﻭﺫﺓ ﻣﻥ ﺍﻟﺟﺎﻧﺏ‬‫‪)‬الشكل ‪ (١٤‬ربط الصورة من الجانب �ا����‬‫ّ‬‫تذكر املبدأ الثالث "الكام��ا �� ا ِمل ْزواة"‪ .‬‬‫‪ ‬‬‫‪‬‬‫ذ‪-‬استمرارية‪‬الصورة‬‫يتم إنشاء النموذج ثالثي األبعاد من الصور املُتداخلة‪ ،‬و ُ‬‫ﱡ‬‫تنتج عدة انقطاعات �� النموذج �� حال كانت مجموعة الصور املتداخلة‬
‫ِ‬
‫ُ ّ‬
‫ّ ُ ّ‬‫ّ‬‫تقطعة‪ ،‬ويكو ُن املوقع النس�� َ‬‫��ن كلّ‬‫ُ‬‫املتتالية متقطعة‪ .‬وعند حدوث االنقطاع يتشكل النموذج من مجموعة من النماذج امل‬‫ِ‬‫نموذج ��� معروف‪ .‬‬‫َ‬‫ً‬‫‪‬ففي )الشكل ‪ (١٥‬ظ َه َر جزء من قوس �� موقع خاطئ ومقياس مختلف تماما‪ .‬إنه ليس اختالف شديد �� حالة )الشكل ‪،(١٥‬‬‫ً‬‫مثاال آخر لخطأ �� التموضع ضمن ّ‬‫النموذج ثالثي األبعاد‪ .‬وحدث ذلك بسبب ضعف مستوى االستمرارية‬‫ولكن )الشكل ‪ُ (١٦‬ي ّب�ن ‪‬‬‫ِ‬‫أو االنقطاع �� التداخل )الشكل ‪ .(١٧‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﺟﺯء ﻣﻥ ﺍﻟﻘﻭﺱ ﻳﻅﻬﺭ ﻓﻲ ﻣﻮﺿﻊ ﻭﻣﻘﻴﺎﺱ ﻣﺨﺘﻠﻒ‬‫)ﺍﻟﺸﻜﻞ ‪ (١٥‬ﺇﻧﺰﻳﺎﺡ ﻧﺎﺗﺞ ﻋﻦ ﺿﻌﻒ ﺍﻻﺳﺘﻤﺮﺍﺭﻳﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﺪﺍﺧﻞ )ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ ‪(١‬‬‫‪)‬الشكل ‪ (١٥‬إنزياح ناتج عن ضعف االستمرارية �� التداخل )الحالة ‪(١‬‬‫‪١٤‬‬

‫‪‬‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫ﺗﺒﺎﻳﻦ‬‫‪‬‬‫ﺗﺒﺎﻳﻦ‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﻣﺸﻬﺪ ﺃﻣﺎﻣﻲ‬‫ﻣﺸﻬﺪ ﻣﻦ ﺍﻷﻋﻠﻰ‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪)‬الشكل ‪ (١٦‬إنزياح ناتج عن ضعف االستمرارية �� التداخل )الحالة ‪(١‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪ ‬ﻣﻦ ﺃﺟﻞ ﺗﺸﻜﻴﻞ‬‫ﺍﻟﻨﻤﺎﺫﺝ ﻳﺘﻢ‬‫‪‬‬‫ﺗﻘﺴﻴﻤﻬﺎ )ﺍﻟﺨﻂ‬‫(‪.‬‬‫ﺍﻷﺣﻤﺮ‬‫‪‬‬‫‪Object‬‬‫‪Object‬‬‫ﻟﻜﻦ ﻻ ﻳﻤﻜﻦ‬‫‪ ‬ﺣﺴﺎﺏ ﺍﻟﻌﻼﻗﺔ‬‫‪ ‬ﺍﻟﻤﻜﺎﻧﻴﺔ ﺑﻴﻦ‬‫ﺍﻟﻨﻤﻮﺫﺟﻴﻦ‪.‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﻳﺠﺐ ﺇﻟﺘﻘﺎﻁ ﺍﻟﺼﻮﺭ ﺑﺸﻜﻞ ﻣﺴﺘﻤﺮ )ﺍﻟﺘﺮﺗﻴﺐ ﻏﻴﺮ ﻣﻬﻢ(‪ّ ،‬‬‫ﻭﺇﻻ ﻓﺎﻟﻨﻤﻮﺫﺝ ﺳﻴﺘﺠﺰﺃ ﺇﻟﻰ ﺃﻗﺴﺎﻡ ﻭﻻ ﻳﻤﻜﻦ ﺗﺤﺪﻳﺪ ﻣﻮﻗﻊ ﺑﻌﻀﻬﺎ ﺑﺸﻜﻞ ﺻﺤﻴﺢ‬‫‪‬‬‫‪)‬الشكل ‪ (١٧‬تصوير جسم مع استمرارية التداخل‬‫‪‬‬‫‪‬‬‫و‪-‬صور‪‬عالية‪‬التباين‬‫ُ‬‫حب ُذ ﱡ‬‫ُي ﱠ‬‫تجنب التباين العا�� ��� املتوازن عند التقاط الصور‪ ،‬ولكن قد توجد بعض األحيان فرصة ملطابقة البيكسل ح�� ولو بدا‬
‫ً ً‬
‫ُ‬
‫ﱠ‬
‫ُ‬
‫األمر صعبا جدا من‬‫خالل الصورة األصلية )الشكل ‪ .(١٨‬و�� حال بقاء بعض القيم املماثلة فإن برنامج ‪ SfM‬سيبحث عن‬
‫ِ‬
‫ً‬
‫ُ‬
‫النقاط الرئيسية‪ .‬ولكن إذا انت�� الكشف عن القيم تقريبا )أو مازال(‪ ،‬فاملطابقة ستصبح صعبة أو مستحيلة‪ .‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﺗﺪﺍﺧﻞ ﺿﻌﻴﻒ‬‫‪١٥‬‬

‫‪‬‬‫‪‬‬‫ﺍﻟﺼﻮﺭﺓ ‪١‬‬‫ﺍﻟﺼﻮﺭﺓ ﺑﻌﺪ ﺍﻟﺘﺤﺴﻴﻦ‬‫ﺍﻟﺼﻮﺭﺓ ﻗﺒﻞ ﺍﻟﺘﺤﺴﻴﻦ‬‫ﺍﻟﺼﻮﺭﺓ ‪٢‬‬‫ﺍﻟﺼﻮﺭﺓ ‪٣‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﺩﻗّﺔ ﺍﻟﻨﻘﻄﺔ ﺍﻟﺮﺋﻴﺴﻴﺔ ﻣﻨﺨﻔﻀﺔ ﺣﻴﺚ ﺃﻥ ﺍﻟﺒﻴﻜﺴﻞ ﻳﻔﺘﻘﺮ ﺇﻟﻰ ﻗﻴﻢ ﺻﺎﻟﺤﺔ )ﺿﻤﻦ ﺍﻟﺪﺍﺋﺮﺓ ﺍﻟ ُﻤﻨﻘﻄﺔ(‪.‬‬‫ﺍﻟﺼﻮﺭﺓ ‪١‬‬‫‪‬‬‫ﺍﻟﺼﻮﺭﺓ ﺑﻌﺪ ﺍﻟﺘﺤﺴﻴﻦ‬‫ﺍﻟﺼﻮﺭﺓ ﻗﺒﻞ ﺍﻟﺘﺤﺴﻴﻦ‬‫ﺍﻟﺼﻮﺭﺓ ‪٢‬‬‫ﺍﻟﺼﻮﺭﺓ ‪٣‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﺩﻗّﺔ ﺍﻟﻨﻘﻄﺔ ﺍﻟﺮﺋﻴﺴﻴﺔ ﻣﻌﻘﻮﻟﺔ ﺑﻤﺎ ﺃﻥ ﺍﻟﺒﻴﻜﺴﻞ ﻻ ﻳﺰﺍﻝ ﻳﺤﺘﻮﻱ ﻋﻠﻰ ﻗﻴﻢ ﻗﺎﺑﻠﺔ ﻟﻠﻤﻘﺎﺭﻧﺔ )ﺿﻤﻦ ﺍﻟﺪﺍﺋﺮﺓ ﺍﻟ ُﻤﻨﻘﻄﺔ(‪.‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪)‬الشكل ‪ (١٨‬صورة ذات تباين عال‬‫‪‬‬‫ُ‬‫‪ ‬الفصل‪‬السابع‪ُ :‬املمارسة‬‫الفصل‪‬السابع‪:‬املمارسة‬‫أ‪-‬س��‪‬العمل‪:‬‬‫‪‬العمل‪ :‬ﱡ‬‫أ‪ -‬ﱡ‬‫ا��ا��� اللتقاط الصور �� امليدان باملراحل اآلتية‪)‬الشكل ‪ :(١٩‬‬‫العمل‬‫يمرس��‬‫ﱡ‬‫‪‬ﱡ‬‫ا��ا��� اللتقاط الصور �� امليدان باملراحل اآلتية‪)‬الشكل ‪ :(١٩‬‬‫يمر العمل‬‫ﻫﻞ ﻳﺠﺐ ﺗﻐﻴﻴﺮ ﺇﻋﺪﺍﺩﺍﺕ ﺍﻟﻜﺎﻣﻴﺮﺍ‬‫‪‬‬‫ﻛﻴﻔﻴﺔ ﺇﻟﺘﻘﺎﻁ ﺻﻮﺭ ﻣﺘﺘﺎﻟﻴﺔ‬‫ﺇﻟﻘﺎء ﻧﻈﺮﺓ ﺣﻮﻝ ﺍﻟﻤﻮﻗﻊ‬‫ﻋﻨﺪ ﺍﻟﺘﺼﻮﻳﺮ ﻓﻲ ﺍﻟﺪﺍﺧﻞ؟‬‫ﻟﻠﺴﻘﻒ‬‫ﺇﺑﺤﺚ ﻋﻦ ﻣﻜﺎﻥ ﺗﺤﺮﺹ ﻓﻴﻪ ﺗﺠﻨّﺐ ﺍﻟﺰﺍﻭﻳﺔ ﺍﻟﻌﻤﻴﺎء )ﻋﻠﻰ ﺳﺒﻴﻞ ﺍﻟﻤﺜﺎﻝ‪،‬‬‫‪‬‬‫ﺇﻧﺘﺒﻪ ﻟﻮﺟﻮﺩ ﺯﻭﺍﻳﺎ ﻋﻤﻴﺎء‬‫ﺍﻟﻤﻠﻤﺲ ﺍﻟﻮﻋﺮ‪ ،‬ﻭﺍﻟﺠﺪﺭﺍﻥ ﺍﻟﻌﺎﻟﻴﺔ(‪ .‬ﺇﻋﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻤﺴﺎﺭ ﺍﻟﺬﻱ ﺳﺘﺘّﺒﻌﻪ ﻟﺠﻤﻊ‬‫ﺧﻠﻒ ﺍﻟﺮﻛﺎﺋﺰ‬‫‪‬‬‫ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻛﺎﻣﻠﺔ ﻣﻦ ﺍﻟﺼﻮﺭﺓ ﺑﺸﻜﻞ ﻣﺴﺘﻤﺮ‪.‬‬‫‪‬‬‫ﺳﻴﺘﻢ ﻭﺻﻞ ﺍﻟﺼﻮﺭ ﺣﻮﻝ ﻫﺬﺍ‬‫ﺇﻋﺪﺍﺩ ﺍﻟﻤﻘﻴﺎﺱ )ﻭﻋﻼﻣﺔ ﻟﺘﻌﻴﻴﻦ ﺍﻟﻤﺤﻮﺭ(‬‫‪‬‬‫ﺍﻟﻤﺪﺧﻞ ﺇﻟﻰ ﺗﻠﻚ ﺍﻟﺘﻲ ﻓﻲ ﺍﻟﺪﺍﺧﻞ‬‫‪Z‬‬‫ﻣﻦ ﺍﻷﻓﻀﻞ ﻭﺟﻮﺩ ﻧﻘﺎﻁ ﺗﺤ ّﻜﻢ ﺃﺭﺿﻴﺔ ﺇﺫﺍ ﺃﻣﻜﻦ‪ ،‬ﻭﻟﻜﻦ ﺇﺫﺍ ﻛﺎﻥ ﺫﻟﻚ‬
‫‪X‬‬
‫‪‬‬
‫ﻀﻞ ﻭﺿﻊ‬‫ﺻﻌﺒﺎ ً‪ ،‬ﻋﻠﻰ ﺍﻷﻗﻞ ﻭﺿﻊ ﻣﻘﻴﺎﺱ ﻟﻠﻘﻴﺎﺱ ﺑﻌﺪ ﺫﻟﻚ‪ .‬ﺃﻳﻀﺎ ً ﻳُﻔ ّ‬‫ﻫﻞ ﺃﻧﺎ ُﻣﺴﺘ ٍﻮ؟؟‬‫ﻋﻼﻣﺎﺕ ﻟﺘﻌﻴﻴﻦ ﺍﻟﻤﺤﻮﺭ‪.‬‬
‫‪‬‬
‫‪Z‬‬
‫‪5m‬‬‫‪‬‬‫ﺿﺒﻂ ﺍﻟﻜﺎﻣﻴﺮﺍ‬‫‪ X Y‬ﺇﺿﺒ ْﻂ ﺍﻟﻤﻘﺎﻳﻴﺲ ﻭﺍﻟﻌﻼﻣﺎﺕ ﻟﺘﺤﺪﻳﺪ ﺍﻟﻤﺤﻮﺭ‬‫‪‬‬‫ﺇﺿﺒﻂ ﺇﻋﺪﺍﺩﺍﺕ ﺍﻟﻜﺎﻣﻴﺮﺍ ﻣﻦ ﺃﺟﻞ ﺇﻟﺘﻘﺎﻁ ﺻﻮﺭ ﻣﻨﺎﺳﺒﺔ‪ .‬ﻭﻳﻨﺒﻐﻲ ﺍﻟﻨﻈﺮ‬
‫ّ‬
‫‪‬‬
‫ﻓﻲ ﺳﺮﻋﺔ ﺍﻟﻤﻐﻼﻕ‪ ،‬ﻭﺍﻟﻘﺰﺣﻴﺔ‪ ،‬ﻭﺍﻟﺪﻗﺔ‪ ،‬ﻭﻋﻤﻖ ﺍﻟﺤﻘﻞ‪.‬‬‫ﺗﺄﻛﺪ ﻣﻦ ﻣﺮﺍﻋﺎﺕ ﺍﻟﺘﺪﺍﺧﻞ ﺑﻴﻦ ﺍﻟﻜِﺘﻞ‬‫ﺍﻟﻜﺘﻠﺔ ﺍﻟﺜﺎﻟﺜﺔ‬‫ﺍﻟﻜﺘﻠﺔ ﺍﻟﺜﺎﻧﻴﺔ‬‫ﺍﻟﻜﺘﻠﺔ ﺍﻷﻭﻟﻰ‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﺇﻟﺘﻘﺎﻁ ﺍﻟﺼﻮﺭ‬‫ﻳُﺴﺘﺤﺴﻦ ﺗﻘﺴﻴﻢ ﺍﻟﻤﺒﻨﻰ ﺃﻭ ﺍﻟﺠﺴﻢ ﺍﻟﻤﺮﺍﺩ ﺗﺼﻮﻳﺮﻩ ﺇﻟﻰ ﻛﺘﻞ ﻭﺭﺳﻢ ﺣﺪﻭﺩ‬‫‪‬‬‫ﻭﺍﺿﺤﺔ ﻟﻤﻌﺮﻓﺔ ﺍﻟﺠﺰء ﺍﻟﺬﻱ ﺗﻢ ﺃﻧﺠﺎﺯﻩ ﻭﺫﺍﻟﻚ ﺍﻟﺬﻱ ﻟﻢ ﻳُﻨ َﺠﺰ ﺑﻌﺪ‪.‬‬‫)الشكل‪(١٩‬س��‪‬العمل‪‬ا�سا���‪��‬امليدان‬‫ﺍﺳﺘﺨﺪﻡ ﻋﻤﻮﺩ ﻛﻌﻼﻣﺔ ﻟﺘﺤﺪﻳﺪ ﺣﺪﻭﺩ ﺍﻟﻜﺘﻞ‬‫‪‬‬‫)الشكل‪(١٩‬س��‪‬العمل‪‬ا�سا���‪��‬امليدان‬‫?‬‫‪١٦‬‬

‫ب‪-‬الت����‪:‬‬‫ْ‬‫ّ‬‫وأخ ُذ َ ْملحة ّ‬‫ويكو ُن‬‫األساسية ِ‪‬م ْن أجل التصوير الحقا‬‫املعلومات‬‫عامة‪ -‬والحصول ع��‬‫بإلقاء نظرة حو َل املوقع املر ُاد تصويرﻩ ‪-‬‬
‫ِ‬
‫ِ‬
‫َ‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫ّ‬
‫َ‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫ﱠ‬
‫تابع‪ ،‬االنتباﻩ للظل الشديد ِوللزوايا العمياء‪ ،‬ومعرفة مدى التفصيل‬‫ومن ث ‪‬م اتباع اس��اتيجية مناسبة ِال ِ‬‫لتقاط الصور بشكل مت ِ‬‫ُ‬‫ْ نَ‬‫ُ‬‫التقاط الصور( و�� أهم األمور ال�� يجب‬‫الذي ينب�� أن يكو عليه النموذج )وهذا يعتمد ع�� مدى قربك من الجسم عند‬‫ِ‬‫التأكد م��ا‪ .‬‬
‫‪‬‬

‫ّ‬
‫ج‪-‬ضبط‪‬املقياس‪/‬نقاط‪‬العالم‪‬األرضية‪:GCP‬‬‫ُ‬‫إحداثيات ّ‬‫ّ‬‫نسبية للطول واالتجاﻩ �� حال وجود مجموعة من الصور املتداخلة حيث أن الطول ‪‬واإلرتفاع ��� معروف�ن‪،‬‬‫تنتج‬‫ّ‬‫والطريقة األفضل ‪‬إلضافة املعلومات الالزمة �� باستخدام عدة نقاط عالم معروفة اإلحداثيات بدقة‪،XYZ‬فإذا تم وضع نقاط‬‫ّ‬‫ً‬‫ُ َ ُ‬‫ُ‬‫حال صعوبة هذﻩ الطريقة‬‫العالم بشكل مناسب داخل الصورة‪ ،‬فبالتا�� ستضاف اإلحداثيات واالتجاﻩ تلقائيا إ�� املخرجات‪ .‬و�� ِ‬‫ّ ً ْ نَ‬‫حقيقي ‪‬ا أو أن يكو عبارة عن مجموعة‬‫‪‬‬‫فمن املستحسن إضافة مقياس داخل الصورة ع�� األقل ويمكن أن يكون هذا املقياس‬‫من النقاط ضمن الصور )حيث املسافة ب�ن هذﻩ النقاط معلومة(‪ .‬والصعوبة ُ‬‫تحديد االتجاﻩ‪ ،‬وهذا ﱡ‬‫مهم عند تقديم‬‫تكم ُن ��‬
‫ِ‬
‫ً‬
‫ْ‬
‫ﱠ‬
‫الصور‬‫الجوية وال�� يمكن استخدامها لدعم إنشاء مخططات‪ ،‬فالصور الجوية يمكن أن تكون منحرفة إذا كان االتجاﻩ ���‬‫مستو )الشكل ‪ .(٢٠‬‬‫ٍ‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﺍﻟﻤﺨﻄﻂ ﻣﻦ ﺍﻟﺠﻮ‬‫ﺍﻟﻤﺨﻄﻂ ﻣﻦ ﺍﻟﺠﻮ‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ﺻﻮﺭﺓ ﺟﻮﻳﺔ ﻣﺘﻌﺎﻣﺪﺓ‬‫ﺻﻮﺭﺓ ﺟﻮﻳﺔ ﻣﺘﻌﺎﻣﺪﺓ‬
‫‪‬‬
‫ّ‬
‫(‪‬التوجيه‪‬و‪‬اختالف‪‬الصور‪‬الجوية‬‫)الشكل‪٢٠‬‬‫‪‬‬‫د‪-‬ضبط‪‬الكا���ا‪:‬‬‫ً‬‫ﱠإن تطابق البيكسل هو إحدى عمليات املعالجة األساسية �� برنامج‪)SfM‬كما ذكرنا �� اللمحة ّ‬‫سابقا( َفم َن ﱠ‬‫السهل تحديد‬‫العامة‬‫‪ِ ‬‬‫ُ‬‫بطريقة أسهل عندما ّ‬‫تتخي ُل ْأن ُي َ‬‫طلب ِمنك تحديد نفس البيكسل ب�ن‬‫البيكسل عندما تكون الصورة متباينة‪ ،‬ويمكن فهم هذا‬‫ٍ‬‫ً‬‫صور بيضاء تماما‪ .‬وهذا يع�� أنه �� حال كانت الصورة ذات تعريض زائد )أي تعرضت لكمية من الضوء أك�� من الالزم فيؤدي‬‫ُ‬‫ذلك إ�� ظهور بعض أجزاء الصورة املضيئة بيضاء(‪ ،‬أو ذات تعريض منخفض )أي ظهور بعض أجزاء من الصورة مظلمة أو‬‫‪١٧‬‬

‫أقرب إ�� السواد ح�ن تك ‪‬ون كمية الضوء منخفضة( وبالتا�� فإن مطابقة البيكسل ستنت�� إ�� نتيجة ��� ُمرضية‪ ،‬فلذلك يجب‬‫ّ‬‫اختبار إعدادات الكام��ا املتعلقة بالتعريض الزائد واملنخفض �� عدة مجموعات مختلفة قبل الشروع �� التقاط صورة أو‬‫تسجيل فيديو‪ .‬‬‫َ‬‫‪َ ‬‬‫ّ‬‫ن‬‫الصور‬‫دو استخدام حامل الكام��ا ثالثي األرجل أو عن طريق استخدام عصا تصوير طويلة‪ ،‬فإن الكام��ا يمكن‬‫عند التقاط‬‫ً‬‫أن ���� وتصبح ��� مستقرة األمر الذي سيؤدي بدورﻩ للحصول ع�� صور ��� واضحة‪ .‬ويجب ُمراعاة سرعة مغالق الكام��ا أيضا‬‫حسب طريقة التقاط الصور‪ .‬‬‫اإلعتبار ��‪ :‬سرعة املغالق‪ ،‬و قيمة الـ‪) F‬أي حجم فتحة العدسة(‪ ،‬و قيمة ‪ISO‬‬‫‪‬‬‫إن اإلعدادت األساسية ال�� يجب أخذها بع�ن‬‫ّ‬‫فكلما كانت النسبة ّ‬‫التصوير أفضل )عادة حوا�� ‪،(٨٠٠ - ٤٠٠‬‬‫‪‬‬‫أقل كان‬‫)أي مستوى حساسية الكام��ا إ�� الضوء املتاح( ‪‬‬‫‪‬ومتغ��ات التعريض األخرى )مثل ‪ّ -/+‬‬‫معدل التعريض(‪ .‬‬‫‪‬‬‫ه‪-‬التقاط‪‬الصور‪:‬‬

‫ْ‬
‫ُ‬
‫َ َ‬
‫ُ‬
‫َ‬
‫وينصح بأن تكون نسبة التداخل‬‫ضع املبادئ واألمثلة ال�� ذكرناها �� الفصل السادس �� ع�ن االعتبار‪ ،‬ثم ابدأ ِبالتقاط الصور‪،‬‬
‫َ‬
‫َ‬
‫َ‬
‫ومن األفضل لو‬‫ب�ن الصور ت��اوح ب�ن ‪ ٪٩٠ - ٨٠‬ولكن هذا ال يع�� استحالة معالجة الص ‪‬ور ال�� تقل نسبة تداخلها عن ذلك‪ِ ،‬‬‫ْ‬‫مع مراعاة الطقس والتوقيت‪ ،‬فإذا قررت التقاط الصور �� ف��ة الصباح أو بعد الظهر‪ ،‬ﱠ‬‫فإن‬‫بلغت نسبة التداخل أك�� من ‪َ ٪٦٠‬‬
‫ِ‬
‫ً‬
‫ّ‬
‫اتجاﻩ الظل والسطوع واللون �� الصور ستكون مختلفة‪ ،‬ويمكن أن يسبب هذا االختالف مشكلة �� بعض األحيان‪ ،‬و ستنت��‬‫ّ ّ‬‫الظل ّ‬
‫ّ‬
‫ّ‬
‫ّ‬
‫املستمدة من الصور‬‫ح�� ولو‬‫الجوية )ع�� األقل( بألوان مختلفة‪ ،‬وتذك ْر أنه من املستحيل إزالة اختالف اتجاﻩ‬‫النتائج‬‫ُ‬‫ً‬‫ممكنة‪ .‬‬‫‪‬‬‫كانت املعالجة‬‫َ‬‫تغي�� ُ‬‫تغي�� عدسة التكب�� )الزوم(‪‬ع�� سبيل املثال( مقبول‪ ،‬ولكن وكما أثبت ْت التجربة فإنه‬‫البعد البؤري ) ‪‬‬‫وال ﱠبد من القول‪ :‬ﱠإن ‪‬‬‫من األفضل استخدام نفس ُ‬‫البعد البؤري )الزوم( إلجراء العمل بأكمله‪ .‬‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫ّ‬
‫ْ‬
‫فمن املقبول‪ ‬استبعاد العوامل ِمن داخل الكام��ا )أي التوجيه الداخ��( ولكنه سيؤدي بالضرورة‬‫‪‬وكما نوقش �� الفصل الثالث‪ِ ،‬‬‫ّ‬‫ّ ْ ُ‬‫ْ‬‫ُ‬‫ُ‬‫تكامل مع وجود أخطاء طفيفة حسب نوع الكام��ا‪ .‬وتجدر اإلشارة هنا بأن مؤلف هذا الكتيب لم ت ِتح له الفرصة‬‫إ�� عمل ��� م ِ‬‫ّ‬‫ّ‬‫بدقة‪ ،‬ولكن االختالفات �� أجزاء الكام��ا الداخلية ٌ‬‫سبب محتمل لحدوث األخطاء‪ .‬‬‫للتحقق من هذﻩ املسألة‬‫‪‬‬‫و‪-‬املعالجة‪:‬‬‫ُ‬‫ولكن س�� العمل األسا��� سيكون نفسه كما هو ُم ّب�ن �� )الشكل ‪ ،(٥‬فإذا َ‬‫تختلف اإلجراءات بحسب ال��نامج املُستخدم‪ ،‬ﱠ‬
‫كان‬
‫ً‬
‫َ‬
‫ُ‬
‫استخدام الكمبيوتر املحمول‪ .‬وعموما‪ ،‬فإن عملية معالجة حوا�� ‪ ٦٠٠‬صورة‬‫ماشابه‪ ،‬فيمكن‬‫تعداد الصور قرابة ‪ ١٠٠‬صورة أو‬‫تستغر ُق من الوقت حوا�� ثالث إ�� أربع ساعات �� حال كان الكمبيوتر ُم ّزود بوحدة معالجة الرسوميات‪ ��� .(GPU)‬أن املدةّ‬‫ً‬‫ُ‬‫تتغ�� اعتمادا ع�� قدرة الكمبيوتر‪ ،‬ومطابقة مجموعة الصور املعالجة للشروط واملعاي��‪ .‬‬‫‪‬‬‫ي‪-‬رسم‪‬الخرائط‪:‬‬‫ُ‬‫عند إصدار الصور املتعامدة )األورتوفوتو( ﱠ‬‫فإن النتائج ستكون أقرب إ�� الخريطة‪ .‬وبالتا�� فإن الرسم أو التخطيط الرق��‬
‫ِ‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫للصور املتعامدة سيعطي صورة املخطط ال��ا�ي‪ .‬ومع ذلك‪ ،‬فمن الصعب أن نرى أماكن اتصال األبنية وخطوط املرتفعات وذلك‬‫ً‬‫تبعا لحالة الصورة )أي اإلضاءة‪ ،‬والظل‪ ،‬والدقة(‪ .‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪١٨‬‬

‫الفصل‪‬الثامن‪:‬األسئلة‪‬الشائعة‬‫ُ‬‫توثيق القطع األثرية؟‪ ‬‬‫استخدام هذﻩ التقنية من أجل‬‫السؤال األول‪ :‬هل يمكن‬
‫ِ‬
‫ّ‬
‫َ‬
‫ﱠ‬
‫َ‬
‫ومن األفضل إعادة العمل‬‫يك القطعة ح�� ولو ِب‬‫الجواب‪ :‬نعم‪ .‬ولكن يجب اإلنتباﻩ إ�� أن النتائج ستتأثر عند تحر ِ‬‫مقدار ضئيل‪ِ ،‬‬‫ٍ‬‫ً‬‫قصد أثناء التصوير‪ .‬يجب ان ال تتحرك القطعة ابدا‪ .‬‬‫من جديد �ي حال تحريك‬‫القطعة عن ��ﺮ ٍ‬‫ِ‬‫‪‬‬‫ّ‬‫ْ‬‫ُ‬‫السؤال الثاني‪ :‬هل يمكن استخدام هذﻩ التقنية ِمن أجل توثيق املعالم ومخطط الشبكة؟‪ ‬‬
‫َ َ‬
‫ّ‬
‫الجواب‪ :‬نعم‪ُ ،‬وي ّ‬‫فضل تثبيت عدد من نقاط العالم األرضية حول امل ْعلم أو الشبكة ِلجعل املعالجة ورسم الخرائط أسهل‪ .‬‬‫‪‬‬‫ّ‬‫ْ‬‫السؤال الثالث‪ :‬ما الذي ينب�ي أن نفعله "بالنتائج الرقمية"؟‪ ‬‬‫ّ‬‫ً‬‫يتوج ُب علينا مناقشته للعمل �ي املستقبل‪ ،‬ﱠ‬‫الجواب‪ :‬هذا ما ّ‬‫صورا شاملة ومجموعة كب�ﺮة من البيانات‪.‬‬‫‪‬‬‫ألن هذا العمل يتطلب‬
‫ِ‬
‫ً‬
‫ُ‬
‫كما ﱠأن زيادة حجم امللف وطريقة مشاركته مع اآلخرين والحفاظ ع�� البيانات الرقمية يعت�ﺮ مسألة صعبة‪ .‬‬‫‪‬‬‫قُ‬‫ّ‬‫السؤال الرابع‪ :‬كم نستغر من الوقت لإلحاطة بكل التفاصيل عن هذا املوضوع؟‪ ‬‬‫ّ‬‫للتعلم ُ‬‫بسرعة �ي املمارسة والتدريب‪ ،‬ولكن ذلك سيصبح أسهل إذا ْ‬‫فهم َت ع�� األقل املبادئ األساسية‬‫الجواب‪ :‬ﱠإن أفضل طريقة‬‫ّ‬‫ُ‬‫املذكورة �ي هذا الك ِّتيب‪ .‬وبالنسبة لألشخاص املعتادين ع�� هذﻩ الطريقة فستكف��م عدة أيام لإلحاطة باملوضوع‪ .‬وربما يتطلب‬
‫ّ‬
‫ً‬
‫ً‬
‫العاملي للمالحة ْ‬‫ّ‬‫ع� َﺮ األقمار‬‫األمر أسبوعا إضافيا لتعلم أساليب أخرى متعلقة باستخدام الطائرة بدون طيار )درون( وال ِنظام‬‫ﱡ‬‫تعلم االستخدام الصحيح ح ‪‬و َل ّ‬‫النظام العاملي للمالحة ْ‬‫ﱠ‬‫ﱠ‬‫ع� َﺮ األقمار‬‫إضافية ِل‬‫الصناعية ‪ .GNSS‬وربما تحتاج إ�� محاضرة‬‫ِ‬‫الصناعية ‪  .GNSS‬‬‫‪‬‬‫السؤال الخامس‪ :‬ماهو الفرق ب�ن هذﻩ الطريقة مقارنة مع الطريقة التقليدية؟‪ ‬‬
‫ً‬
‫ً‬
‫ﱠ‬
‫ُ ّ‬
‫ّ‬
‫َ‬
‫عددا ّ‬‫أيضا من توثيق النموذج‬‫مك ُن ‪‬‬‫‪‬‬‫الوقت وتتطل ُب‬‫الكث�ﺮ من‬‫الجواب‪ :‬تو ِف ُر هذﻩ الطريقة‬‫ِ‬‫أقل من املستخدم�ن �ي امليدان و ت ِ‬‫ُ‬‫ثالثي األبعاد بشكل ُم ّ‬‫فصل والذي ُيعت�ﺮ أمر صعب عند استخدام الطرق التقليدية �ي الحساب واستخدام خطوط االرتفاع‬
‫ٍ‬
‫ً‬
‫ُ‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫ﱠ‬
‫ﱠ‬
‫حد كب�ﺮ مقارنة بال�ﺮمجيات التصويرية التقليدية‪ .‬‬‫واملقاييس‪ .‬كما أن التكلفة املالية واملعالجة املباشرة تختلف إ�� ٍ‬‫‪‬‬‫ُ‬‫للبدء بإجراء العمل؟‪ ‬‬‫السؤال السادس‪ :‬ماذا أحتاج ِ‬‫ْ‬‫ﱠ‬‫استخدم َت برنامج معالجة‬‫األساسية املطلوبة للبدء ��ذﻩ العملية �ي حال‬‫الجواب‪ :‬الكام�ﺮا الرقمية والكمبيوتر هما املعدات‬‫مجاني‪ .‬‬‫‪‬‬‫ّ‬‫املنهجية؟‪ ‬‬‫السؤال االسابع‪ :‬هل هناك أي تكلفة ِللحفاظ ع�� هذﻩ‬‫ّ‬‫الجواب‪� :‬ي األساس‪ ،‬ال‪ .‬ولكن �ي حال ْ‬‫ّ‬‫النظامية طويلة األمد‪ ،‬فعلينا اعتبار إدارة تخزين البيانات الرقمية‬‫كن َت تفكر �ي األرشفة‬‫)نفس ال��� �ي السؤال الثالث(‪ .‬‬‫‪‬‬‫السؤال الثامن‪ :‬ماهو العيب الرئي��� �ي هذﻩ الطريقة؟‪ ‬‬‫ُ‬‫ى‬‫تكمن ربما بعدم قدرتك ع�� التأكد من النتائج عندما تكون �ي امليدان‪ .‬واملشكلة األخرى �ي صعوبة‬‫ُ‪‬‬‫الجواب‪ :‬املشكلة الك� ‪‬ﺮ ‪‬‬
‫ً ّ‬
‫ّ‬
‫ُ‬
‫ّ‬
‫لدقة الصور املعالجة ب�ﺮنامج ‪ ،SfM‬ولهذا السبب فإنك تحتاج إ�� أق��� قدر‬‫تتغ�ﺮ النتائج تبعا ‪‬‬‫دقة النتائج‪ .‬ويمكن ان ‪‬‬‫تقييم ‪‬‬‫‪١٩‬‬ُ  .(‫من الجهد إللتقاط صور مناسبة قدر اإلمكان )وهذا هو الغرض من هذا الك ِّتيب‬ ‫املراجع‬:‫التاسع‬‫الفصل‬َ  .(�����‫)ا�ت�� ْت هذﻩ املراجع ِمن مصادر ُمتاحة ��� شبكة اإل‬‫ِلقراءة املزيد‬:��‫ال���ا‬/‫التطبيق‬-١

S. Agarwal, N. Snavely, I. Simon, S. M. Seitz, R. Szeliski, 2009, Building Rome in a Day, International
Conference on Computer Vision, Kyoto, Japan. (https://grail.cs.washington.edu/rome/rome_paper.pdf)
A. Gruen, F. Remondino, L. Zhang, 2003, COMPUTER RECONSTRUCTION AND MODELING OF THE

GREAT BUDDHA STATUE IN BAMIYAN, AFGHANISTAN, International Archives of Photogrammetry,
Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XXXIV-5/W10. International Workshop on
Visualization and Animation of Reality-based 3D Models, 24-28, Tarasp-Vulpera, Switzerland (https://www.
researchgate.net/publication/244129801_COMPUTER_RECONSTRUCTION_AND_MODELING_OF_THE_
GREAT_BUDDHA_STATUE_IN_BAMIYAN_AFGHANISTAN)
BigSFM: Reconstructing the World from Internet Photos (http://www.cs.cornell.edu/projects/bigsfm/)
A. Kitamoto, E. Andaroodi, M. R. Matini, K. Ono, 2011, Post-Disaster Reconstruction of Cultural Heritage:
Citadel of Bam, Iran, IPSJ SIG Computers and the Humanities Symposium 2011. (https://www. researchgate.
net/publication/268206143_Post-Disaster_Reconstruction_of_Cultural_Heritage_Citadel_of_Bam_Iran)Switzerland (https://www.researchgate.net/publication/244129801_COMPUTER_RECONSTRUCTION_
AND_MODELING_OF_THE_GREAT_BUDDHA_STATUE_IN_BAMIYAN_AFGHANISTAN)
W. Wahbeh, S. Nebiker, G. Fangi, 2016, ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial
Information Sciences, Volume III-5, 2016 XXIII ISPRS Congress, 12–19 July 2016, Prague, Czech Republic(https://www.researchgate.net/publication/303827540_COMBINING_PUBLIC_DOMAIN_AND_PROFESSIONAL_PANORAMIC_IMAGERY_FOR_THE_ACCURATE_AND_DENSE_3D_RECONSTRUCTIO
N_OF_THE_DESTROYED_BEL_TEMPLE_IN_PALMYRA):‫والتقييم‬‫املبادئ‬-٢

M.A. Fischler, R.C. Bolles, 1981, Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Application

to Image Analysis and Automated Cartography , Communications of ACM, Vol.24, no.6, pp.381-395.
(http://www.cs.columbia.edu/%7Ebelhumeur/courses/compPhoto/ransac.pdf)

٢٠D.G. Lowe, 2004, Distinctive image features from scale-invariant key points, International Journal ofComputer Vision 60(2), 91–110. (https://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdf)
D. Skarlatos, S. Kiparissi, 2012, COMPARISON OF LASER SCANNING, PHOTOGRAMMETRY AND
SFM-MVS PIPELINE APPLIED IN STRUCTURES AND ARTIFICIAL SURFACES SPRS, Annals of the
Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume I-3, XXII ISPRS Congress, 25
August ? 01 September 2012, Melbourne, Australia, http://www.isprs-ann-photogramm-remote-sens-spatialinf-sci.net/I-3/299/2012/isprsannals-I-3-299-2012.pdf
J. Schoning and G. Heidemann, 2015, Evaluation of multi-view 3D reconstruction Software, Published in theproceedings of CAIP 2015, https://ikw.uni-osnabrueck.de/~cv/publications/caip15.pdf


















٢١

‫ُﻛﺘ ﱢﻴﺒﺎت ﻓﻲ ﺣﻤﺎﻳﺔ اﻟﺘﺮاث اﻟﺜﻘﺎﻓﻲ اﻟﺴﻮري‪ ،‬اﳌﺠﻠﺪ ‪١‬‬‫اﳌﺴﺢ اﻟﺘﺼﻮﻳﺮي ﻟﻠﻤﻤﺘﻠﻜﺎت اﻟﺜﻘﺎﻓﻴﺔ‬‫إﻋﺪاد‪ :‬ﻧﺎﺑﻮﻳﺎ واﺗﺎﻧﺎﺑﻪ‬‫ﺗﻌﺮﻳﺐ‪ :‬ﺳﺎري ﺟﻤﻮ‬‫وﻛﺎﻟﺔ اﻟﺸﺆون اﻟﺜﻘﺎﻓﻴﺔ‬‫ﻓﻲ اﳊﻜﻮﻣﺔ اﻟﻴﺎﺑﺎﻧﻴﺔ‬‫ﺟﺎﻣﻌﺔ ﺗﺴﻮﻛﻮﺑﺎ‬‫ﻣﺮﻛﺰ أﺑﺤﺎث ﺣﻀﺎرة ﻏﺮب آﺳﻴﺎ‬