Abstract
<p>Die photogrammetrische Bildzuordnung durch Kleinste-Quadrate-Zuordnung hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten als praktikable Methode zur subpixelgenauen Lösung des Korrespondenzproblems in den Bereichen Photogrammetrie und Computer Vision etabliert. Veröffentlichungen zum Thema basieren in der Regel auf der vereinfachten Annahme, dass sich die geometrische Beziehung zwischen einem Referenz- und n Suchfenstern durch die Affintransformation ausreichend gut beschreiben lässt. Motiviert durch spezielle Anwendungen mit einer kalibrierten Stereokamera in der Nahbereichsphotogrammetrie stellt der vorliegende Beitrag zwei Erweiterungen des Ansatzes hinsichtlich der zu verwendenden Geometrietransformationen vor: anstelle der Affintransformation werden die Projektivtransformation und die Polynomtransformation eingesetzt. Das funktionale Modell wird für beide Ansätze umfassend beschrieben. Die verschiedenen Ansätze werden anhand von synthetisch erzeugten Bilddaten sowie unter Verwendung eines kalibrierten Referenzkörpers untersucht. Die Tests zeigen, dass bei der hier gegebenen speziellen Aufgabenstellung mit je zwei konvergenten Messbildern höchste Zuordnungsgenauigkeiten mit dem Ansatz der Polynomtransformation erreicht werden und bei Verwendung der Affin- und Projektivtransformation z. T. deutliche systematische Abweichungen auftreten.</p>