ters uit het vliegplan, in het fotocoördinaatsysteem wordt geprojecteerd (figuur
4c). Uit de benaderde waarden en hun precisie volgt, dat, in dit geval, het
afgebeelde huis in een gebied ter grootte van 2 x 2 cm moet liggen. Dit gebied
wordt gedigitaliseerd (figuur 4d) en uit het digitale beeld worden de rechte lijnen
afgeleid (figuur 4e). Het herkenningsprobleem is nu gereduceerd tot de vraag
waar de lijnen van figuur 4c in figuur 4e liggen.
De hier gekozen oplossingsmethode is een clustering in een parameterruimte. De
twee parameters, die deze ruimte opspannen, zijn de x-en y-verschuiving van het
model ten opzichte van het beeld. Deze ruimte wordt gediscretiseerd (opgedeeld
in hokjes) en geïnitialiseerd (alle hokjes krijgen de waarde nul). Voor elke
combinatie van een modellijn met een beeldlijn wordt berekend in welk bereik
de verschuivingsparameters kunnen liggen, wanneer de beeldlijn de afbeelding is
van de modellijn. De waarden van de hokjes, die in dat bereik liggen, worden dan
verhoogd. Wanneer dit voor alle combinaties is gedaan, wordt de verschuiving
tussen model en beeld aangegeven door het hokje met de hoogste waarde. Dit
komt doordat de juiste modellijn -beeldlijn combinaties systematisch op één
hokje zullen stemmen, terwijl de stemmen van de foutieve combinaties min of
meer willekeurig verdeeld over de parameterruimte zullen liggen. Deze methode
wordt de gegeneraliseerde Hough transformatie genoemd.
Nu de verschuivingen vrij nauwkeurig bekend zijn, kunnen de lijnen van het dak
eenvoudig worden geselecteerd. In een robuuste vereffening worden tenslotte de
kleine foutjes geëlimineerd en een preciezere schatting van de huiscoördinaten
gemaakt. De lijnen, die na de vereffening overblijven, zijn in figuur 4e dik
aangegeven.
368
a. gegeven schets in b. geïnterpreteerde schets,
orthogonale projectie 3D-model
c.geprojecteerde model
2D-draad model
