Montas-Laracuente, NelsonDelgado Martos, EmilioDelgado Martos, EmilioPesqueira Calvo, CarlosPesqueira-Calvo, CarlosIntra Sidola, GiovanniIntra Sidola, GiovanniMaitín, Ana MaríaMaitín, AnaNogales Moyano, AlbertoNogales, AlbertoGarcía Tejedor, Álvaro JoséGarcía-Tejedor, Álvaro José2025-11-112025-11-112025-08Montas-Laracuente, N, Delgado Martos, E, Pesqueira-Calvo, C, Intra Sidola, G, Maitín, A, Nogales, A & García-Tejedor, Á J 2025, 'Automatic 3D Reconstruction : Mesh Extraction Based on Gaussian Splatting from Romanesque–Mudéjar Churches', Applied Sciences (Switzerland), vol. 15, no. 15, 8379. https://doi.org/10.3390/app151583792076-3417https://hdl.handle.net/10641/6328Publisher Copyright: © 2025 by the authors.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.]Featured Application: Architectural 3D virtual reconstruction. This research introduces an automated 3D virtual reconstruction system tailored for architectural heritage (AH) applications, contributing to the ongoing paradigm shift from traditional CAD-based workflows to artificial intelligence-driven methodologies. It reviews recent advancements in machine learning and deep learning—particularly neural radiance fields (NeRFs) and its successor, Gaussian splatting (GS)—as state-of-the-art techniques in the domain. The study advocates for replacing point cloud data in heritage building information modeling workflows with image-based inputs, proposing a novel “photo-to-BIM” pipeline. A proof-of-concept system is presented, capable of processing photographs or video footage of ancient ruins—specifically, Romanesque–Mudéjar churches—to automatically generate 3D mesh reconstructions. The system’s performance is assessed using both objective metrics and subjective evaluations of mesh quality. The results confirm the feasibility and promise of image-based reconstruction as a viable alternative to conventional methods. The study successfully developed a system for automated 3D mesh reconstruction of AH from images. It applied GS and Mip-splatting for NeRFs, proving superior in noise reduction for subsequent mesh extraction via surface-aligned Gaussian splatting for efficient 3D mesh reconstruction. This photo-to-mesh pipeline signifies a viable step towards HBIM.2842987enghttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/3D virtual reconstructionGaussian SplattingHeritage Building Information Modeling (HBIM)architectural heritageGeneral Materials ScienceInstrumentationGeneral EngineeringProcess Chemistry and TechnologyComputer Science ApplicationsFluid Flow and Transfer ProcessesYesyesjournal articleopen access10.3390/app15158379https://www.scopus.com/pages/publications/105013180487https://www.scopus.com/pages/publications/105013180487#tab=citedBy