Relative Radiometric Normalisation of Unmanned Aerial Vehicle Photogrammetry‐based RGB Orthomosaics

The problem of brightness differences between images of the same scene is important to the field of unmanned aerial vehicle (UAV) photogrammetry and affects both the aesthetics and the interpretation of the final product. This problem can be caused by changes in the positions of the camera or sun, as well as weather conditions. This article deals with the problem of varied image brightness caused by the latter. Relative radiometric normalisation (RRN) of acquired RGB imagery is used to diminish the effects of this phenomenon and improve the visual quality of the resultant product. The presented algorithm considers the specificity of UAV‐acquired data. It utilises image positions and their relationships to group similar images, choose references and perform RRN via histogram matching. The final method is robust and fully automatic. Validation performed on two independent datasets confirms its effectiveness both qualitatively (improving the appearance of the orthomosaic) and quantitatively. Le problème des différences de luminosité entre les images d'une même scène est important dans le domaine de la photogrammétrie par drone, affectant à la fois l'esthétique et l'interprétation du produit final. Ce problème peut être dû à des changements de position de l'appareil photo ou du soleil, ainsi que par les conditions météorologiques. Cet article traite du problème de la variation de la luminosité des images causée par ces dernières. La normalisation radiométrique relative (RRN) de l'imagerie RVB est utilisée pour diminuer l'impact de ce phénomène et améliorer la qualité visuelle du produit obtenu. L'algorithme présenté tient compte de la spécificité des données acquises par drone. Il utilise les positions des images et leurs relations pour regrouper des images similaires, choisir les références et effectuer la RRN par la mise en correspondance des histogrammes. La méthode finale est robuste et entièrement automatique. La validation effectuée sur deux jeux de données indépendants confirme son efficacité tant sur le plan qualitatif (amélioration de l'apparence de l'orthomosaïque) que quantitatif. Das Problem der Helligkeitsunterschiede zwischen Bildern derselben Szene ist auf dem Gebiet der unbemannter Luftfahrzeuge (UAV) Fotogrammetrie wichtig und beeinflusst sowohl die Ästhetik als auch die Interpretation des Endprodukts. Dieses Problem kann durch Änderungen der Kameraposition oder der Sonneneinstrahlung sowie durch die Wetterbedingungen verursacht werden. Dieser