Evaluación del modelo 3D de una escultura obtenido con técnicas de fotogrametría a partir de imágenes de corto alcance capturadas con teléfonos inteligentes (2017)
La reconstrucción tridimensional a partir de múltiples imágenes es un enfoque eficiente en cuanto a costo de adquisición y almacenamiento de la información. Los algoritmos para la orientación automática de imágenes son un tema importante de investigación en Visión Artificial y Fotogrametría, ya que se han desarrollado algoritmos basados en correspondencia de características y Structure From Motion (SfM), que han evolucionado a través del fortalecimiento de sus fundamentos matemáticos, estadísticos y geométricos en beneficio de mejorar su robustez y rendimiento global. El presente trabajo de grado expone la aplicación de una metodología para la generación de un modelo tridimensional usando imágenes terrestres capturadas con la cámara de un teléfono inteligente. La metodología combina las técnicas de Visión Artificial y Fotogrametría para generar un sistema automático de reconstrucción a partir de las relaciones entre puntos característicos identificados en múltiples imágenes. Las imágenes para reconstrucción son almacenadas en el dispositivo móvil y el sistema de reconstrucción se desarrolla en el lenguaje de programación de Matlab, conformado con procesos para la identificación y registro de características, estimación de la geometría y reconstrucción de la escena. El sistema se pone a prueba con diferentes conjuntos de imágenes con la intensión de identificar las condiciones de la escena que permitan un mejor resultado en la reconstrucción, adicionalmente se realizó la integración del modelo resultante con otro de referencia obtenido con el dispositivo Kinect usando el software CloudCompare para establecer cuantitativamente la precisión de la información generada. Las pruebas mostraron buenos resultados usando imágenes donde las condiciones de las cámaras respecto a: iluminación, sensibilidad, enfoque y balance de blancos estuvieran configuradas equivalentemente, obteniendo una precisión de 65.53 %.