Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
Reconstrucción en 3D de contextos arqueológicos utilizando segmentación de imagen y estructura desde el movimiento
3D reconstruction of archaeological contexts using image segmentation and Structure from Motion
Registro en:
instname:Universidad Militar Nueva Granada
reponame:Repositorio Institucional Universidad Militar Nueva Granada
Autor
Melo Barrera, Luis Enrique
Cerón Correa, Alexander
Institución
Resumen
Dentro del gran conjunto de técnicas para elaborar reconstrucciones en 3D, los algoritmos de estructura desde el movimiento resaltan debido a su bajo costo y versatilidad, siendo estos algoritmos una serie de procedimientos computacionales para la generación automatizada de nubes densas de puntos a partir de un conjunto de fotografías. El objetivo de éste artículo es proponer un flujo de trabajo para la reconstrucción en 3D de contextos y objetos arqueológicos utilizando un UAV (Unmanned aerial vehicle, por sus siglas en inglés) de bajo costo para la fase de captura de datos, buscando evaluar y problematizar la necesidad de recurrir a hardware costoso y específico. Luego de esta etapa de captura de datos, el proceso de reconstrucción en 3D inicia. Éste flujo de trabajo está compuesto por tres grandes fases: La generación de máscaras binarias para seleccionar regiones de interés, la producción de nubes de puntos densas y su transformación en mallas triangulares. Finalmente, se esboza el reto que significa aspirar a determinar cuál de las reconstrucciones generadas es la mejor bajo marcos cuantitativos. Into the large set of techniques to elaborate 3D reconstructions, the Structure from Motion algorithms stand out because of its low cost and versatility, being these algorithms a series of computational procedures to the automated generation of dense point clouds from a set of photographs. The goal of this paper is to propose a workflow for the 3D reconstruction of archaeological objects and contexts employing a low cost UAV (Unmanned aerial vehicle) for the data capture phase, searching to evaluate and problematize the need of use expensive and specific hardware. After this data capture stage the 3D reconstruction process begins. This workflow is composed by three great phases: The generation of binary masks to select regions of interest, the production of dense point clouds and its transformation into a triangular mesh. Finally, sketch out the challenge that means aspire to determine which is the best of the generated reconstructions under quantitative frames. Pregrado