Um einen visuellen Zugang zu großen Bildrepositorien zu schaffen, können verschiedene photogrammetrische Methoden hilfreich sein. Die Spannweite der Verfahren reicht von der automatischen Bildsortierung in einer Datenbank mittels kontextbasierter Ansätze über die temporale und spatiale Verortung von Bildern in virtuellen Umgebungen bis zur Generierung komplexer historischer dreidimensionaler Modelle. Das Potential historischer Fotografien liegt hierbei vor allem in der Dokumentation aber auch in der Wiederherstellung von zerstörten Objekten (Grün et al., 2004, Falkingham et al., 2014). Seit ca. 20 Jahren wird die klassische analytische Photogrammetrie hierbei durch digitale Bildverarbeitungsverfahren unterstützt. Es ist außerdem ein zunehmender Automatisierungsgrad in diesen Technologien zu sehen. Anwendung finden diese Verfahren heute hauptsächlich in großen Bildrepositorien mit aktuellen Fotografien (Agarwal et al., 2009). Aber auch einzelne Gebäude/Städte werden mithilfe von historischen Materialien modelliert (Schindler & Dellaert, 2012, Bitelli et al., 2017). Schwierigkeiten, die in der Arbeit mit historischen Bildern entstehen, sind fehlende Informationen zu Kamera, Aufnahmeort und Aufnahmezeit. Auch Bildfehler, starke Bildunterschiede und geringe Scanauflösung wirken sich auf eine automatische photogrammetrische Mehrbildauswertung negativ aus. Vor diesem Hintergrund erwiesen sich die in der Nachwuchsgruppe erprobten Verfahren des Structure-from-Motion (SfM) und der Direct-Linear-Transformation (DLT) als hinsichtlich der Ergebnisse lückenhaft bzw. schlecht automatisierbar (vgl. Abb. 1). Während SfM als automatisches Verfahren prinzipiell sehr gut funktioniert, gelangt der Algorithmus beim Umgang mit heterogenen Bildmaterial wie eben in historischen Aufnahmen an Grenzen. Dann können zwischen den verschiedenen Bildern nur wenige oder gar keine Korrespondenzen gefunden werden und die Orientierung und die anschließende Erstellung einer dreidimensionalen Punktwolke schlägt fehl. DLT berechnet die Kameraorientierung aus homologen Punkten in Gebäudemodell und Fotografie. Eine automatische Bestimmung der homologen Punkte auf stark generalisierten Modellen und verrauschten Bildern ist eine komplexe Aufgabe, die bisher noch nicht algorithmisch gelöst wurde. Die Punkte werden deshalb noch manuell durch einen Operateur gesucht, wobei mit 6 Punktpaaren eine große Anzahl homologer Punkte benötigt wird. Einen demgegenüber vielversprechenden, aktuell in Prüfung befindlichen Ansatz bietet die Kongruenzprüfung von im Bild dargestellten Formen.