Automatic 3D Reconstruction : Mesh Extraction Based on Gaussian Splatting from Romanesque–Mudéjar Churches

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Abstract

Aplicación destacada: Reconstrucción virtual 3D arquitectónica. Esta investigación presenta un sistema automatizado de reconstrucción virtual 3D orientado a aplicaciones de patrimonio arquitectónico (AH), que contribuye al cambio de paradigma en curso desde los flujos de trabajo tradicionales basados en CAD hacia metodologías impulsadas por inteligencia artificial. Se revisan los avances recientes en aprendizaje automático y aprendizaje profundo —en particular, los campos de radiancia neuronal (NeRFs) y su sucesor, el Gaussian splatting (GS)— como técnicas de vanguardia en el ámbito. El estudio aboga por sustituir los datos de nube de puntos en los flujos de trabajo de modelado de información de edificios patrimoniales por entradas basadas en imágenes, proponiendo una nueva cadena de proceso «foto a BIM» (photo-to-BIM). Se presenta un sistema de prueba de concepto, capaz de procesar fotografías o grabaciones de vídeo de ruinas antiguas —concretamente, iglesias románico-mudéjares— para generar automáticamente reconstrucciones de malla 3D. El rendimiento del sistema se evalúa mediante métricas objetivas y evaluaciones subjetivas de la calidad de la malla. Los resultados confirman la viabilidad y el potencial de la reconstrucción basada en imágenes como alternativa válida a los métodos convencionales. El estudio desarrolló con éxito un sistema para la reconstrucción automatizada de mallas 3D de AH a partir de imágenes. Aplicó GS y Mip-splatting para NeRFs, demostrando su superioridad en la reducción de ruido para la posterior extracción de malla mediante Gaussian splatting alineado con la superficie, para una reconstrucción de malla 3D eficiente. Esta cadena de proceso «foto a malla» (photo-to-mesh) representa un paso viable hacia el HBIM. [Traducción automática al español; idioma original: inglés.]