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Comparing finite and infinitesimal map distortion measures / Krisztian Kerkovits in International journal of cartography, vol 5 n° 1 (March 2019)  

Public [article]  inInternational journal of cartography > vol 5 n° 1 (March 2019) . - pp 3 - 22 Titre : Comparing finite and infinitesimal map distortion measures Type de document : Article/Communication Auteurs : Krisztian Kerkovits, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 3 - 22 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Projections [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] corrélation [Termes IGN] déformation géométrique [Termes IGN] géométrie projective [Termes IGN] indicatrice de Tissot [Termes IGN] isoligne [Termes IGN] méthode des éléments finis [Termes IGN] projection Résumé : (auteur) Une façon classique pour calculer la distorsion globale pour une surface donnée pour une projection cartographique est de créer ce que l’on appelle un critère local de distorsion qui est une fonction des demi-axes infinitésimaux de l’indicatrice de Tissot. Certains chercheurs contemporains critiquent cette méthode, en disant que les lecteurs de carte font face à la distorsion du type fini. Ces chercheurs suggèrent de prendre de nombreux éléments sphériques aléatoires simples (sections de lignes, triangles) et de calculer leur distorsion. Bien que ces chercheurs déclarent tous que leur approche est fondamentalement différente de la méthode traditionnelle, le principal inconvénient est que leur méthode n’est pas reproductible. Ainsi, il faut examiner si la différence entre ces méthodes est vraiment significative et si c'est le cas, quelle est sa nature. Pour commencer, différentes valeurs de distorsion sont évaluées sur un grand nombre de projections différentes montrant la Terre entière. L'analyse de corrélation montre qu'il existe une forte dépendance linéaire entre les mesures infinitésimales et finies. Une différence importante peut être observée si la zone examinée n'est pas le globe entier mais seulement une partie. Après avoir optimisé une projection pour différentes mesures de distorsion, on voit que les isolignes de distorsion égale suivent les limites de manière significativement plus proche en utilisant l'approche traditionnelle. Numéro de notice : A2019-065 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/23729333.2018.1500255 Date de publication en ligne : 13/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/23729333.2018.1500255 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92154 [article]

Photogrammetric computer vision / Wolfgang Förstner (2016)

Public Titre : Photogrammetric computer vision : statistics, geometry, orientation and reconstruction Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Wolfgang Förstner, Auteur ; Bernhard P. Wrobel, Auteur Editeur : Springer Nature Année de publication : 2016 Collection : Geometry and computing, ISSN 1866-6795 num. 11 Importance : 816 p. Format : 21 x 28 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-11549-8 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes IGN] aérotriangulation numérique [Termes IGN] compensation par faisceaux [Termes IGN] couple stéréoscopique [Termes IGN] données maillées [Termes IGN] données vectorielles [Termes IGN] estimation statistique [Termes IGN] géométrie [Termes IGN] géométrie projective [Termes IGN] image 2D [Termes IGN] image 3D [Termes IGN] incertitude géométrique [Termes IGN] ligne (géométrie) [Termes IGN] modèle de Gauss-Markov [Termes IGN] modèle géométrique de prise de vue [Termes IGN] plan (géométrie) [Termes IGN] point [Termes IGN] reconstruction 3D [Termes IGN] reconstruction d'objet [Termes IGN] rotation d'objet [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] transformation géométrique [Termes IGN] variable aléatoire [Termes IGN] vision par ordinateur [Termes IGN] visualisation 3D Index. décimale : 33.30 Photogrammétrie numérique Résumé : (Editeur) This textbook offers a statistical view on the geometry of multiple view analysis, required for camera calibration and orientation and for geometric scene reconstruction based on geometric image features. The authors have backgrounds in geodesy and also long experience with development and research in computer vision, and this is the first book to present a joint approach from the converging fields of photogrammetry and computer vision. Part I of the book provides an introduction to estimation theory, covering aspects such as Bayesian estimation, variance components, and sequential estimation, with a focus on the statistically sound diagnostics of estimation results essential in vision metrology. Part II provides tools for 2D and 3D geometric reasoning using projective geometry. This includes oriented projective geometry and tools for statistically optimal estimation and test of geometric entities and transformations and their rela­tions, tools that are useful also in the context of uncertain reasoning in point clouds. Part III is de­voted to modelling the geometry of single and multiple cameras, addressing calibration and orienta­tion, including statistical evaluation and reconstruction of corresponding scene features and surfaces based on geometric image features. The authors provide algorithms for various geometric computa­tion problems in vision metrology, together with mathematical justifications and statistical analysis, thus enabling thorough evaluations. The chapters are self-contained with numerous figures and exer­cises, and they are supported by an appendix that explains the basic mathematical notation and a de­tailed index. The book can serve as the basis for undergraduate and graduate courses in photogrammetry, com­puter vision, and computer graphics. It is also appropriate for researchers, engineers, and software developers in the photogrammetry and GIS industries, particularly those engaged with statistically based geometric computer vision methods. Note de contenu : 1. Introduction 1.1. Tasks for Photogrammetric Computer Vision 1.2. Modelling in Photogrammetric Computer Vision 1.3. The Book 1.4. On Notation Part One - Statistics and Estimation 2. Probability Theory and Random Variables 2.1. Notions of Probability 2.2. Axiomatic Definition of Probability 2.3. Random Variables 2.4. Distributions 2.5. Moments 2.6. Quantiles of a Distribution 2.7. Functions of Random Variables 2.8. Stochastic Processes 2.9. Generating Random Numbers 2.10. Exercises 3. Testing 3.1. Principles of Hypothesis Testing 3.2. Testability of an Alternative Hypothesis 3.3. Common Tests 3.4. Exercises 4. Estimation 4.1. Estimation Theory 4.2. The Linear Gauss–Markov Model 4.3. Gauss–Markov Model with Constraints 4.4. The Nonlinear Gauss–Markov Model 4.5. Datum or Gauge Definitions and Transformations 4.6. Evaluation 4.7. Robust Estimation and Outlier Detection 4.8. Estimation with Implicit Functional Models 4.9. Methods for Closed Form Estimations 4.10. Estimation in Autoregressive Models 4.11. Exercises Part two - Geometry 5. Homogeneous Representations of Points, Lines and Planes 5.1. Homogeneous Vectors and Matrices 5.2. Homogeneous Representations of Points and Lines in 2D 5.3. Homogeneous Representations in IPn 5.4. Homogeneous Representations of 3D Lines 5.5. On Plücker Coordinates for Points, Lines and Planes 5.6. The Principle of Duality 5.7. Conics and Quadrics 5.8. Normalizations of Homogeneous Vectors 5.9. Canonical Elements of Coordinate Systems 5.10. Exercises 6. Transformations 6.1. Structure of Projective Collineations 6.2. Basic Transformations 6.3. Concatenation and Inversion of Transformations 6.4. Invariants of Projective Mappings 6.5. Perspective Collineations 6.6. Projective Correlations 6.7. Hierarchy of Projective Transformations and Their Characteristics 6.8. Normalizations of Transformations 6.9. Conditioning 6.10. Exercises 7. Geometric Operations 7.1. Geometric Operations in 2D Space 7.2. Geometric Operations in 3D Space 7.3. Vector and Matrix Representations for Geometric Entities 7.4. Minimal Solutions for Conics and Transformations 7.5. Exercises 8. Rotations 8.1. Rotations in 3D 8.2. Concatenation of Rotations 8.3. Relations Between the Representations for Rotations 8.4. Rotations from Corresponding Vector Pairs 8.5. Exercises 9. Oriented Projective Geometry 9.1. Oriented Entities and Constructions 9.2. Transformation of Oriented Entities 9.3. Exercises 10. Reasoning with Uncertain Geometric Entities 10.1. Motivation 10.2. Representing Uncertain Geometric Elements 10.3. Propagation of the Uncertainty of Homogeneous Entities 10.4. Evaluating Statistically Uncertain Relations 10.5. Closed Form Solutions for Estimating Geometric Entities 10.6. Iterative Solutions for Maximum Likelihood Estimation 10.7. Exercises Part Three - Orientation and Reconstruction 11. Overview 11.1. Scene, Camera, and Image Models 11.2. The Setup of Orientation, Calibration, and Reconstruction 11.3. Exercises 12. Geometry and Orientation of the Single Image 12.1. Geometry of the Single Image 12.2. Orientation of the Single Image 12.3. Inverse Perspective and 3D Information from a Single Image 12.4. Exercises 13. Geometry and Orientation of the Image Pair 13.1. Motivation 13.2 The Geometry of the Image Pair 13.3 Relative Orientation of the Image Pair 13.4. Triangulation 13.5. Absolute Orientation and Spatial Similarity Transformation 13.6. Orientation of the Image Pair and Its Quality 13.7. Exercises 14. Geometry and Orientation of the Image Triplet 14.1. Geometry of the Image Triplet 14.2. Relative Orientation of the Image Triplet 14.3. Exercises 15. Bundle Adjustment 15.1. Motivation for Bundle Adjustment and Its Tasks 15.2. Block Adjustment 15.3. Sparsity of Matrices, Free Adjustment and Theoretical Precision 15.4. Self-calibrating Bundle Adjustment 15.5. Camera Calibration 15.6. Outlier Detection and Approximate Values 15.7. View Planning 15.8. Exercises 16. Surface Reconstruction 16.1. Introduction 16.2. Parametric 21/2D Surfaces 16.3. Models for Reconstructing One-Dimensional Surface Profiles 16.4. Reconstruction of 21/2D Surfaces from 3D Point Clouds 16.5. Examples for Surface Reconstruction 16.6. Exercises Appendix: Basics and Useful Relations from Linear Algebra Numéro de notice : 22610 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82915

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
22610-02	DEP-ECP	Livre	Marne-la-Vallée	Dépôt en unité	Exclu du prêt
22610-03	DEP-ELZ	Livre	Marne-la-Vallée	Dépôt en unité	Exclu du prêt

Manual of photogrammetry, sixth edition / J. Chris Mcglone (2013)

Public Titre : Manual of photogrammetry, sixth edition Type de document : Guide/Manuel Auteurs : J. Chris Mcglone, Éditeur scientifique ; George Y.G. Lee, Éditeur scientifique Mention d'édition : sixth edition Editeur : Bethesda [Maryland - Etats-Unis] : American Society for Photogrammetry and Remote Sensing ASPRS Année de publication : 2013 Importance : 1318 p. Format : 18 x 26 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-57083-099-0 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie [Termes IGN] algèbre linéaire [Termes IGN] analyse en composantes principales [Termes IGN] analyse texturale [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] archéologie aérienne [Termes IGN] caméra numérique [Termes IGN] capteur actif [Termes IGN] capteur imageur [Termes IGN] capteur optique [Termes IGN] compression d'image [Termes IGN] erreur systématique [Termes IGN] estimation statistique [Termes IGN] étalonnage de capteur (imagerie) [Termes IGN] extraction automatique [Termes IGN] filtrage numérique d'image [Termes IGN] fonction de transfert de modulation [Termes IGN] géométrie projective [Termes IGN] histoire des sciences et techniques [Termes IGN] instrument d'optique [Termes IGN] instrument de photogrammétrie [Termes IGN] matrice [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] modélisation géométrique de prise de vue [Termes IGN] modélisation radiométrique de prise de vue [Termes IGN] morphologie mathématique [Termes IGN] photogrammétrie [Termes IGN] photogrammétrie analytique [Termes IGN] photogrammétrie architecturale [Termes IGN] photogrammétrie métrologique [Termes IGN] photogrammétrie numérique [Termes IGN] radar imageur [Termes IGN] radiomètre [Termes IGN] réalité virtuelle [Termes IGN] reconstruction 3D [Termes IGN] rééchantillonnage [Termes IGN] restauration d'image [Termes IGN] station de travail de photogrammétrie numérique [Termes IGN] système de coordonnées [Termes IGN] système de numérisation mobile [Termes IGN] traitement d'image [Termes IGN] transformation géométrique Index. décimale : 33.00 Photogrammétrie - généralités Résumé : (Editeur) Under the leadership of J. Chris McGlone, PhD, CP, as Editor-in-Chief and George Y.G. Lee, PhD, Technical Editor, the Manual covers photogrammetry in depth, as well as its constituent technologies, providing the student, practitioner, or researcher with a single valuable reference resource. The topics addressed within the Manual include: • Mathematics: the perspective geometry which underlies the imaging process and its current usage in computer vision, the statistical modeling of measurement error, and the basic photogrammetric operations of resection, intersection, and triangulation, coordinate transformation • Image acquisition: the physics of optical systems and imaging chips, digital airborne and satellite sensors • Digital photogrammetry: image processing, computer vision, and their applications in photogrammetry • Photogrammetric operations: flight planning and GPS/INS utilization • Photogrammetric products: standard product types and formats and their associated accuracy standards • Current applications: mobile mapping vans, close-range industrial photogrammetry, space measurements, and forensic photogrammetry • Bibliography: each chapter has an extensive bibliography to guide further study. These topics are covered by contributing authors who combine years of experience with many aspects of photogrammetry and familiarity with the state-of-the-art; many of the authors have been pivotal in defining the current state-of-the-art of digital photogrammetry. Note de contenu : 1 A brief history of photogrametry 2 Mathematical concepts in photogrammetry 3 The mathematics of photogrammetry 4 Elements of photogrammetrics optics 5 Digital image processing 6 Basic computer vision techniques 7 Detectors and sensors 8 Cameras and sensing sytems 9 Photogrammetric platforms 10 Analytical photogrammetric operations 11 Measurement and automation practices in photogrammetry 12 Photogrammetric products 13 Photogrammetric applications 14 photogrammetric project and mission planning Index Color plates Numéro de notice : 15733 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=40738

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15733-03	DEP-EXM	Livre	LASTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt

Mise en oeuvre d'une chaîne de calcul de production de nuages de points denses / Emmanuel Habets (2012) 

Public Titre : Mise en oeuvre d'une chaîne de calcul de production de nuages de points denses : apport du descripteur DAISY au traitement d'images haute résolution Type de document : Mémoire Auteurs : Emmanuel Habets , Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2012 Importance : 43 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de projet de fin d'études, 3ème année du cycle des ingénieurs diplômés de l'ENSG, [mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesure de Déformation] Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] carte de profondeur [Termes IGN] chaîne de production [Termes IGN] corrélation automatique de points homologues [Termes IGN] couple stéréoscopique [Termes IGN] géométrie projective [Termes IGN] matrice [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] reconstruction 3D [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] vision stéréoscopique Index. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (Auteur) [introduction] Mon stage de fin d'études s'est déroulé de mai à septembre au sein du pôle de recherche Imagine rattaché à l'École des Ponts ParisTech et au Centre Scientifique et Technique du Bâtiment (CSTB). Composé d'une équipe de 5 chercheurs et d'une douzaine de doctorants, ses domaines de recherches s'articulent autour de la production automatisée de modèles numériques haute précision à large échelle et sémantiquement riches, et touchent en particulier à la vision par ordinateur, à la modélisation 3D à partir de photographies et à l'apprentissage automatique. Mon sujet s'inscrit dans la volonté d'optimiser la chaîne de calcul de reconstruction 3D par stéréovision multivue mise au point au laboratoire. Mon travail a été encadré par Pascal Monasse, chercheur permanent et Pierre Moulon, doctorant. Stimulé par plusieurs concours, le domaine connaît ces dernières années un fort dynamisme et on trouve de plus en plus d'outils, souvent tout de même encore au stade de recherche, offrant la possibilité de reconstruire des maquettes 3D numériques à partir de simples images et pouvant commencer à prétendre rivaliser avec les levés au scanner laser. Bien que souvent moins précise que ces derniers, la reconstruction à partir d'images présente l'énorme avantage d'autoriser la mise en place, sur de grandes étendues, de protocoles d'acquisition souples, particulièrement appréciables en milieux hostiles (centrales nucléaires, égouts, . . .). Note de contenu : 1. Méthode 1.1 Réalisation performante de cartes de profondeur Sélection des couples d'images idoines Carte de profondeur Critères de validation de l'appariement Cas d'échec de l'appariement 1.2 Le descripteur DAISY 1.3 Renforcement de la robustesse 1.4 Fusion de cartes de profondeur 2. Implémentation 2.1 Projet parent et bibliothèques tierces 2.2 Calculateur des descripteurs DAISY 2.3 Structuration du code 3. Résultats 3.1 Jeux de données 3.2 Temps d'exécution et taux de détection de l'appariement 3.3 Filtrage robuste 3.4 Précision A. Formulaire A.1 Formalisme de la géométrie projective A.2 Calcul de la matrice fondamentale à partir des matrices de projection B. Jeux de données B.1 Salagon B.2 Fontain P11 B.3 Herz-Jesu P8 C. Résulats C.1 Salagon C.2 Fountain-P11 C.3 Herz-Jesu-P8 Numéro de notice : 20742 Affiliation des auteurs : ENSG (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : Pôle de recherche IMAGINE (Ecole Nationale des Ponts et Chaussées ENPC et Centre Scientifique et Technique du Bâtiment CSTB) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=51149

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20742-01	MPPMD	Livre	Centre de documentation	Travaux d'élèves	Disponible

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Automatic reasoning for geometric constraints in 3D city models with uncertain observations / S. Loch-Dehbi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 66 n° 2 (March - April 2011)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 66 n° 2 (March - April 2011) . - pp 177 - 187 Titre : Automatic reasoning for geometric constraints in 3D city models with uncertain observations Type de document : Article/Communication Auteurs : S. Loch-Dehbi, Auteur ; L. Plumer, Auteur Année de publication : 2011 Article en page(s) : pp 177 - 187 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] contrainte géométrique [Termes IGN] géométrie projective [Termes IGN] hauteur du bâti [Termes IGN] incertitude géométrique [Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] moteur d'inférence [Termes IGN] Ploynôme [Termes IGN] programmation par contraintes [Termes IGN] reconstruction 3D du bâti [Termes IGN] semis de points Résumé : (Auteur) This paper presents a novel approach to automated geometric reasoning for 3D building models. Geometric constraints like orthogonality or parallelity play a prominent role in man-made objects such as buildings. Thus, constraint based modelling, that specifies buildings by their individual components and the constraints between them, is a common approach in 3D city models. Since prototyped building models allow one to incorporate a priori knowledge they support the 3D reconstruction of buildings from point clouds and allow the construction of virtual cities. However, high level building models have a high degree of complexity and consequently are not easily manageable. Interactive tools are needed which facilitate the development of consistent models that, for instance, do not entail internal logical contradictions. Furthermore, there is often an interest in a compact, redundancy-free representation. We propose an approach that uses algebraic methods to prove that a constraint is deducible from a set of premises. While automated reasoning in 2D models is practical, a substantial increase in complexity can be observed in the transition to the three-dimensional space. Apart from that, algebraic theorem provers are restricted to crisp constraints so far. Thus, they are unable to handle quality issues, which are, however, an important aspect of GIS data and models. In this article we present an approach to automatic 3D reasoning which explicitly addresses uncertainty. Hereby, our aim is to support the interactive modelling of 3D city models and the automatic reconstruction of buildings. Geometric constraints are represented by multivariate polynomials whereas algebraic reasoning is based on Wu’s method of pseudodivision and characteristic sets. The reasoning process is further supported by logical inference rules. In order to cope with uncertainty and to address quality issues the reasoner integrates uncertain projective geometry and statistical hypothesis tests. Consequently, it allows one to derive uncertain conclusions from uncertain premises. The quality of such conclusions is quantified in a way which is sound both from a logical and a statistical perspective. Numéro de notice : A2011-071 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2010.12.003 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2010.12.003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30852 [article]

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A mathematical expression for stereoscopic depth perception / H. Rosas in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 76 n° 3 (March 2010)  

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Approche directe de l'estimation automatique de l'orientation 3D d'images / Mahzad Kalantari (2009)  

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Détection automatique des points de fuite et calcul de leur incertitude à l'aide de la géométrie projective / Mahzad Kalantari (2008)    

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A stochastic framework for the identification of building rooftops using a single remote sensing image / A. Katartzis in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 46 n° 1 (January 2008)  

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Mathématiques pour la modélisation géométrique, la représentation 3D et la synthèse d'images / L. Garnier (2007)

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Image-based modeling for object and human reconstruction / Fabio Remondino (2006)  

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Etude des caractéristiques projectives des objets spatiaux et de leurs relations / Roland Billen in Revue internationale de géomatique, vol 14 n° 2 (juin - aout 2004)  

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Manual of photogrammetry, fifth edition / J. Chris Mcglone (2004)

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Mathematical concepts used in photogrammetry : Coverage of fundamental concepts such as statistics and projective geometry / Wolfgang Förstner (2004)

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Solutions for exterior orientation in photogrammetry: a review / Pierre Grussenmeyer in Photogrammetric record, vol 17 n° 100 (October 2002 - March 2003)  

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