Universidad Nacional Autónoma de México
Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de información y Comunicación
Técnicas de reconstrucción a través de LIDAR
y fotogrametría en móviles.
[Caso Barrio Universitario]
MDCV Franco Serrano Víctor Hugo
UNAM DGTIC DVRV
Ciudad Universitaria, 2022.
Resumen
La digitalización de modelos 3D contemporánea da pie al enfoque a dispositivos móviles como evolución a las técnicas tradicionales que requieren de equipo especializado por lo que se requiere de una exploración de los métodos que incorporan dispositivos móviles en su proceso como alternativa de las técnicas existentes, se encontró que los contenidos obtenidos son de baja definición con superficies con poca exactitud y texturas usables como base para proyección, por lo que esta técnica puede ser usada como apoyo en la reconstrucción de modelos tridimensionales más complejos, pero no como modelos tridimensionales finales, planteando a su vez la exploración de técnicas de generación automatizada de contenidos tridimensionales.
Introducción
La reconstrucción de superficie tridimensionales tiene varios caminos de creación, uno de los más usados es el modelado tridimensional, pero existen técnicas que no requieren de contacto con las superficies y que permiten realizar un registro de estas obteniendo como resultado modelos tridimensionales.
El presente documento habla del proceso en el que se obtienen estos modelos usando 2 técnicas de obtención de superficies sin contacto que a su vez son portátiles y de fácil acceso a la población que disponga de un dispositivo móvil con cámara y a la población que tenga un dispositivo móvil que incorpore la tecnología LIDAR.
Revisaremos brevemente las técnicas existentes y su correlación con las 2 técnicas mencionadas y exploraremos el proceso productivo de un prototipo usado en la aplicación Barrio Universitario, así como su posible uso en aplicaciones tridimensionales interactivas y las posibles vertientes de investigación derivadas.
Marco teórico
Para comprender los procesos involucrados en la digitalización de modelos 3D se exploran las técnicas y métodos más usuales, existen 2 tipos, por contacto y sin contacto.
| Figura 1. Rodríguez Pérez, D., Diagrama de técnicas de escaneo 2015. Página 51 |
El primero o por contacto también llamado Háptico, establece puntos sobre la superficie de un objeto a través de sistemas hápticos que ocupan 6 grados de libertad [DOF]. Este método se muestra en la figura 2 y permite obtener puntos en el espacio virtual al posicionar la punta sobre el objeto real.
| Figura 2. Sicnova 3D. Delgado, A. Sistema de captura por contacto de modelos 3d [Sensable Phantom Premium de 3D Systems]. 2003. Imagen digital. |
El proceso de registro sin contacto emplea cámaras y proyectores láser y de luz para obtener imágenes o información de las superficies sin necesidad de tocar su superficie, en los casos pasivos se estima su posición y en los activos se emplean técnicas de medición precisa.
La visión pasiva requiere de un post procesamiento de la información obtenida y no entrega resultados inmediatos, aunque es de menor coste de obtención de datos es significativamente mayor el tiempo y costo de procesado, requiriendo de dispositivos adicionales para esto, aunado a que las superficies estimadas son de menor precisión y posee un acabado a color adecuado.
| La visión activa obtiene superficies directamente sin post procesamiento por ejemplo a través de técnicas como el barrido láser obtiene los puntos sobre el espacio y datos de color. Una ventaja de su uso radica en la posibilidad de una captura visible al usuario en tiempo real lo que le garantiza mayor control de esta y permite versiones con almacenamiento en memoria sin procesamiento posterior. Figura 3. Rodríguez Pérez, D., Diagrama de técnicas de escaneo 2015. Página 51 |
Una de las técnicas más empleadas de visión activa es el escaneo LASER que genera nubes de puntos, lo logra a través de un rayo láser que define las dimensiones y formas de un objeto, existen varias formas de realizar esta medición, una de ellas es la triangulación laser, pero también existe el tiempo de vuelo en donde se hace por pulsos no por barrido láser, ambos métodos garantizan una alta precisión en las superficies obtenidas pero su costo es elevado.
| Figura 4. Ortiz, N. Captura de un espacio urbano usando LIDAR. 2020. Imagen digital. Fuente: t.ly/BAjq |
Existe una variante de esta es el escaneo con LIDAR para móviles, que es una versión más sencilla y que es la que interesa para el presente documento, la versión completa de escáner laser LIDAR por su parte es ampliamente usadas para Arquitectura, ingeniería y Construcción o AEC por sus siglas en ingles aunque también se emplean en la industria de entretenimiento y medios o ME por sus siglas en inglés, para la obtención pro ejemplo de gemelos digitales de construcciones, objetos y personajes, en ambos casos, el de LIDAR móvil y el completo se realiza por barrido de haz laser.
| En el caso del LIDAR para móviles, se ha incorporado en los dispositivos de la marca Apple que emplean el sistema operativo IOS en los modelos cuyo nombre incorpora la palabra PRO, un ejemplo de esto es el IPAD PRO y el iPhone 14 PRO, por ejemplo, en la imagen 5 podemos observar un detalle de la región de las cámaras del dispositivo en donde se ve marcado por un circulo rojo el sensor LIDAR. Figura 5. Imagen del iPhone modelo 14 Pro Fuente: t.ly/k5o1 |
| Esto lo logra proyectando una rejilla de 576 puntos sobre los objetos y calculando así la posición de los puntos sobre la superficie obteniendo las superficies tridimensionales resultantes, al ser un dispositivo móvil el rango de proyección se limita a 5 metros y el escaso numero de puntos no logra una definición alta de las mallas. Figura 6. Imagen infrarroja del sensor LiDAR emitiendo un arreglo de puntos de 8 × 8 en grupos de 3 × 3 rejillas con un total de 576 puntos. Fuente: Luetzenburg. 2021 |
| La diferencia de fase se basa en la luz recibida y proyectada en la superficie de un objeto, en este caso el haz de luz laser, puede realizarse a través de la medición de la diferencia entre la luz recibida y la luz proyectada considerando ésta cómo la medida a obtener [Rodríguez. 2015], en donde la longitud de onda larga es distancia y la corta es precisión. [BIMSCAN. 2022] y que en su conjunto puede obtener modelos de mayor precisión al combinar las 2 formas de captura. | |
| Figura 7. BIMSCAN. Escáner láser por tiempo de vuelo, tipos de medición en el escáner láser 3d terrestre. 2022. Imagen digital. t.ly/wFzB |
La luz estructurada emplea la proyección de patrones sobre la superficie de un objeto y aunque es similar a la triangulación (C. 2019) , esta emplea una proyección de patrones que son reconocidos e interpretados programas computacionales para estimar una superficie, esta técnica emplea al menos un par de cámaras a diferente distancia.
Esta técnica emplea las formas proyectadas por una fuente que puede ser un proyector con un patrón determinado, usualmente formas rectangulares o curvas paralelas, permite a través de esto una alta precisión y resolución en las superficies obtenidas, además de que es de una velocidad deseable en procesos de trabajo largos.
| Figura 8. 3D Natives. Y C. Diagrama representativo de uso de luz estructurada para escaneo 3D. 2019. Imagen digital. Fuente: t.ly/0a0G |
Otra de las ventajas de su uso es el escaneo de varios puntos que pueden obtenerse en segundos, pero existe la problemática de la iluminación y las oclusiones, esta técnica depende en gran medida de la proyección de un patrón sobre el objeto y si las condiciones lumínicas no son ideales puede presentar errores en su construcción, por lo que no es posible su uso en condiciones complejas de luz y debe tener un control muy alto de las fuentes de luz.
| Las cámaras de profundidad son técnicas mixtas que emplean tanto activa como pasiva a través de Mapas de profundidad, que en su forma activa genera superficies rápidamente a costa de su precisión y que limita a un rango corto su alcance. Figura 9. Dorodnicov. Proyección a coordenadas de cámara e imagen captada por una cámara de profundidad. Imagen digital. Fuente: t.ly/K17h | |
Estas cámaras de captura de profundidad permiten crear modelos tridimensionales al procesar los volúmenes que captan con los sensores e interpretarlos combinados con color resultando en un modelo tridimensional estático pues obtienen datos de posición de mapas de profundidad, aunque en el caso más usual es estático también es posible capturar secuencias en movimiento de mapas de profundidad que reconstruye mallas secuenciales que permiten simular movimiento.
Los métodos pasivos incluyen técnicas como la reconstrucción por siluetas que hace uso de imágenes que a su vez son segmentadas para definir la silueta de diferentes puntos del modelo y con esto generar una superficie estimada del mismo, estos modelos presentan superficies con poca precisión similar a las obtenidas por el método estereoscópico que estima a través de 2 imágenes el posible volumen de un objeto.
En estos métodos se obtienen datos que serán procesados posteriormente, como fotografía o mapas de profundidad, que permitirán realizar procesos de reconstrucción de superficies sin la necesidad de estar presente en el espacio físico, uno de los ejemplos más representativos es la fotogrametría que es de interés para este documento.
La fotogrametría emplea tomas fotográficas de diferentes ángulos para determinar la forma y posición de una superficie, originalmente se hacía con fotos aéreas de un terreno empleando técnicas estereoscópicas pero actualmente se realiza con fotos satelitales como las que emplean las empresas que crean mapas cartográficos y de elevación o para proyectos de escala media o baja a través de fotografías con cámaras profesionales o con teléfonos inteligentes.
El presente documento aborda la fotogrametría desde su aproximación a través de dispositivos móviles comunes que incorporen cámaras de mediana o alta calidad y que de ser posible permitan el uso de modo manual en la realización de sus tomas.
Método
Para este documento se exploran dos métodos de digitalización de modelos 3D a través de fotogrametría y escaneo LIDAR en móviles en donde cada una de las técnicas hereda de sus versiones profesionales algunos modos de trabajo y algunas de las técnicas y elementos a considerar como buenas prácticas de registro.
| Comenzando con el método de registro para fotogrametriá en móviles debemos considerar algunas de las técnicas que se emplean en la fotogrametría con cámaras profesionales por ejemplo el análisis del tipo de objeto a registrar, de esta manera determinaremos que método es el más adecuado para esto por ejemplo si el objeto que vamos a registrar es pequeño podemos ocupar un semi domo o un domo. |
Para lograr una captura adecuada deben rodear a la pieza al menos en un semi domo y es preferible tomar dos o más semi domos si se desea un modelo en todas sus aristas.
| Se recomienda al menos una toma cada 30 grados, aunque mientras más se tomen con menor ángulo de separación es mejor sin repetir tomas. Figura 10. Ten24 Media LTD. Ejemplo de tomas para para fotogrametría de objeto. Fuente: t.ly/R8-s |
En la siguiente imagen se puede observar un ejemplo de tomas correctas usando la técnica de domo, pues en este caso si no se realizan tomas al menos cada 30 grados no existe suficiente información para realizar correctamente la reconstrucción.
| Figura 11. Agisoft LLC. Toma correcta de imágenes de objetos. Imagen digital 2021. |
[página 10]
Fuente: https://www.agisoft.com/pdf/metashape-pro_1_7_en.pdf
| Continuando con las técnicas que debemos considerar para realizar las tomas con el teléfono móvil para un registro correcto de cuartos o interiores, en este caso debemos realizar un recorrido circular alrededor de la habitación siempre apuntando al muro más lejano a nuestra posición de tal manera que las tomas sean encontradas. |
Una toma correcta debe considerar que en interiores de edificios altos se debe tomar también en eje vertical un ejemplo de edificaciones con interiores alto puede visualizarse en la liga https://skfb.ly/or7rD
| Figura 12. Agisoft LLC. Toma correcta de imágenes de interiores. Imagen digital 2021. [página 10] Fuente: https://www.agisoft.com/pdf/metashape-pro_1_7_en.pdf Para el proyecto prototipo en el que se emplearan este tipo de técnicas de reconstrucción llamado Barrio Universitario se emplearon los procesos de toma de fachadas, siempre se realizaron en el eje horizontal y no se ocuparon técnicas combinadas con drones. Para la correcta realización del registro se deben tomar trasladándose en eje horizontal, considerar que la separación entre tomas debe ser de al menos 2 paso y debe asegurarse de traslapar secciones y conviene tomar algunas a grados diferentes no muy pronunciados para evitar en lo posible la oclusión de detalles, para edificios altos es bueno subir la perspectiva con andamios o toma con drones siempre que esto sea posible. Nunca realizar la toma desde un único punto y evitar el giro orbital en lo posible, un ejemplo de esto se puede observar en la siguiente imagen: Figura 13. Agisoft LLC. Toma correcta de imágenes de fachadas. Imagen digital 2021. |
[página 9]
Fuente: https://www.agisoft.com/pdf/metashape-pro_1_7_en.pdf
Como parte de las necesidades de reconstrucción para el proyecto prototipo se reconstruyeron regiones pequeñas de la Ciudad de México en las que se localizaban los edificios a reconstruir, esto con el fin de servir de apoyo en la reconstrucción final de los modelos.
Para lograr estas reconstrucciones se siguió la técnica de toma de fotografía de grandes espacios que realiza tomas aéreas paralelas con inclinaciones menores para poder reconstruir adecuadamente las superficies.
| Algunas de las características para la reconstrucción son por ejemplo el que las fotografías realizadas a grandes alturas, algunas de estas tomas se conocen como ortomosaicos y debe existir traslape entre tomas, para realizar las tomas por lo regular se define una cuadricula en la que se realizara el registro y en cada punto de la cuadricula es recomendable para mayor detalle incluir tomas a 45 grados. Figura 14. Victor Franco. Reconstrucción aérea de San Ildefonso. 2022. Imagen digital |
Otro factor que considerar en la realización del registro es la Iluminación y las condiciones climáticas, que, aunque es un factor difícil de prever con certeza podría ayudar en un mejor resultado en la reconstrucción de las superficies y que además permitirá que las texturas obtenidas en la reconstrucción sean de fácil uso en aplicaciones tridimensionales interactivas.
| Es recomendable tomar las fotografías de exteriores en condiciones nubladas, la hora del día importa, en lo posible lo recomendable para evitar sombras en exteriores es el tiempo al amanecer y antes de las 11 am o después de las 4 pm y antes de anochecer, así evitamos sombras muy duras que dificulten el proceso de reconstrucción y que sean un reto para la limpieza de texturas. Figura 15. Victor Franco. Diferentes condiciones de iluminación. 2022. Imagen digital. |
En interiores se recomienda que la luz solar no genere sombras muy duras y en los posible usar luz artificial y aunque existen procesos para eliminar sombras y sombreado pero su precisión no es la mejor, mientras mejor se tomen las fotos ayudara a la reconstrucción de color y forma.
Para el método de fotogrametría usando dispositivos móviles el proceso de reconstrucción 3D es muy similar al tradicional de cámaras profesionales, este consiste en Capturar, Procesar, Optimizar y Visualizar, como se puede ver en la siguiente imagen.
| Figura 16. Victor Franco. Proceso de reconstrucción tridimensional. 2022. Imagen digital. |
Una vez que se ha realizado la captura siguiendo las recomendaciones mencionadas previamente en este documento debemos realizar un análisis de conjunto de los datos obtenidos, estas imágenes deben presentar las siguientes características, estar bien enfocadas y con adecuada exposición [es conveniente revisar el triángulo de una toma correcta ISO, velocidad y apertura].
| Basado en las técnicas antes descritas se debe evaluar que las zonas pertinentes a la reconstrucción sean adecuadas y se tengan los ángulos suficientes para la reconstrucción, cuidando las zonas ocluidas, en caso contrario a esto o a cualquiera de las anteriores se debe repetir o completar el registro. Figura 17. Victor Franco. Datos fotográficos obtenidos. 2022. Imagen digital. |
Con un conjunto solido de imágenes bien realizados se procede al procesamiento de datos, el cual comienza agregando las imágenes a un programa de reconstrucción, en lo particular se empleó el programa Reality Capture de Epic Games, cuyos formatos recomendables TIFF, DNG, EXR y JPG.
El método a utilizar es el automatizado de reconstrucción cuyo proceso conlleva el alinear imágenes, calcular una malla densa, simplificación y relleno de las superficies y la creación de textura.
| Una vez procesado es posible ver la malla densa, también es posible ubicar cada una de las tomas en el espacio, es necesario procesar la textura desde la malla densa con el fin de obtener una textura adecuada esto es importante para el proceso de exportación en FBX. Se recomienda exportar a formato FBX con texturas y preferir formato TIF, esto generará texturas externas cuyas características son 32 bits RGBA. Figura 18. Victor Franco. Reconstrucción automatizada. 2022. Imagen digital. |
Ya que se ha obtenido la geometría con textura es momento de realizar el análisis de modelo 3d, en este caso se busca la densidad geométrica y su regularidad.
| Figura 19. Victor Franco. análisis de la topología. 2022. Imagen digital. |
Encontrando que las geometrías son muy densas y trianguladas de forma irregular, sin una topología de fácil trabajo y con deformaciones significativas, la topología no es deseable para trabajo sea con superficies blandas o duras.
| En cuanto a las coordenadas de textura y textura obtenida se encontró que los segmentos de islas de UV muy separados y la textura está demasiado fragmentada, se sugiere proceso de optimización a través de la retopología de la superficie geométrica y proyección de las texturas. Figura 20. Victor Franco. Coordenadas de textura originales. 2022. Imagen digital. |
Para realizar este proceso se procede a la creación de una topología regular con balance de 80 a 100 % de Quads que tenga una menor cantidad de islas y por ende un mejor aprovechamiento del espacio de proyección UV, así como en lo posible obtener una menor cantidad de imágenes y usar solo un material, la idea es lograr una calidad similar al original que este preparado para tiempo real.
| Figura 21. Victor Franco. Modelo corregido con nuevas coordenadas de textura. 2022. Imagen digital. |
| El proceso de optimización es opcional pero altamente efectivo para que un modelo obtenido por fotogrametría pueda ser aprovechado en aplicaciones de realidad virtual y aumentada. Figura 22. Victor Franco. Modelo corregido con nuevas coordenadas de textura. 2022. Imagen digital. |
Para el proceso de escaneo laser LIDAR empleando móviles que lo incorporan se debe considerar de primer mano la preparación del registro, a diferencia de la fotogrametría este proceso es activo por lo que nos presenta en pantalla un previo del registro, esto es muy útil pues aunque si es necesario preparar el registro no requiere de tanta preparación ni de procesos tan rígidos como los de la fotogrametría.
En este caso el registro que se debe realizar además de ser lento para que capture correctamente las superficies debe considerar las oclusiones existentes entre elementos, las cuales deberán ser corregidas mediante el movimiento horizontal vertical y frontal del dispositivo móvil con el que se realice el registro, tratando de cubrir toda la superficie del modelo.
| Para realizar el proceso de captura se empleo la aplicación 3d scanner app [ t.ly/Rhw9j ] para dispositivos IOS, en la cual solo debe configurarse el tipo de toma y la distancia entre el objeto y el dispositivo, también es posible automatizar esta decisión con el riesgo de perder definición en los objetos a capturar. | |
| Figura 23. Laan Labs. Icono de aplicación 3d scanner app. 2020. Imagen digital. |
Para realizar el levantamiento de las superficies solo hace falta comenzar el registro con un botón en la aplicación y realizar el recorrido sobre las superficies, que similar a fotogrametría deben realizarse por ejemplo en esferas para objetos simples, pero a diferencia de la fotogrametría no debe realizarse para interiores viendo a la pared mas lejana o describiendo un círculo, en este caso es libre, pero debe obtenerse la mayor cantidad de tomas para lograr un registro completo.
| El procesamiento de los datos obtenidos se realiza directamente dentro del dispositivo, por lo que sus limitantes de hardware pueden ser un impedimento en proyectos reales. Figura 22. Victor Franco. Resultado de escaneo LIDAR. 2022. Imagen digital. |
Por ejemplo la duración de la batería, el almacenamiento interno y el propio tiempo de procesamiento que se mide en función de la calidad que queramos obtener de los escaneos, en donde una habitación pequeña a calidad baja puede ser procesada con texturas en 10 minutos, pero a una calidad alta con texturas de buen tamaño podría ser hasta en 1 hora.
Una gran ventaja en proyectos en el campo es la posibilidad de la revisión a varios niveles, si bien es posible realizar la verificación del modelo sin procesar [únicamente la geometría] es conveniente dedicarle algún tiempo a procesar la captura, de tal forma que podamos evaluar en lo posible y considerando las dimensiones del dispositivo, que el escaneo sea completo y que el registro de las regiones este bien realizado, esto con la idea de no tener que repetir tomas o que sin calificar el material deba regresarse posteriormente al recinto.
| Una vez que el proceso de registro y reconstrucción ha terminado este puede ser exportado a formatos compatibles con aplicaciones de creación digital de contenido o DCC por sus siglas en inglés, motores de juegos y también es posible su incorporación directa a servicios de visualización web de modelos como Sketchfab lo que facilita la transmisión y evaluación del trabajo por terceros. | |
| Figura 22. Victor Franco. Región reconstruida usando escaneo LIDAR como base. 2022. Imagen digital. |
Resultados y discusión
Se encontró que en ambos casos los contenidos obtenidos son de baja definición con superficies con poca exactitud y texturas usables como base para proyección, en sí mismos no son usables directamente para las aplicaciones de realidad virtual o aumentada pero que sirven de base para realizar una reconstrucción adecuada, considerando que preservan la escala y forma del objeto escaneado, esto permite tener derivados más fieles al origen.
Un factor real en campo y del que deriva esta propuesta de innovación es la practicidad y eficiencia de la incorporación de dispositivos compactos que mejoran a la larga los tiempos de levantamiento de objetos y edificios, aunque a costa de la calidad de levantamiento y procesamiento de las superficies, pues se encuentra que estas no son usables directamente.
Un factor a considerar es el tiempo de procesamiento, que en ambos casos varía en función de la complejidad del escaneo, si por ejemplo se tiene un escaneo simple de 50 a 100 fotografías o de escaneo LIDAR de pocos metros, el tiempo de procesamiento es menor a 1 hora, lo cual es bastante factible para procesos rápidos, pero en casos cuya complejidad es mucho mayor, 350 a miles de fotos por ejemplo o regiones completas de edificios escaneados por LIDAR, este tiempo es significativamente mayor y debe ser considerado en los tiempos de producción y aún más en el caso de LIDAR en móviles pues el dispositivo quedara en procesamiento por mucho tiempo desgastando su batería y a la larga el dispositivo.
Un descubrimiento fortuito fue el proceso derivado entre técnicas, pues al escanear a través de LIDAR en dispositivos móviles también se hace un registro fotográfico usable por fotogrametría, por ende estos métodos pueden conjuntarse para por ejemplo obtener geometrías y texturas de las fotografías que acompañan al LIDAR y del escaneo laser LIDAR, la escala y proporción de los objetos en la realidad, conjuntándolo es posible por ejemplo obtener la correcta posición y escala en el mundo y derivar de las geometrías versiones más simples con texturas usables en tiempo real.
Conclusiones
Se concluye que esta técnica puede ser usada como apoyo en la reconstrucción de modelos tridimensionales más complejos y derivar a través de procesos de optimización en partes de un modelo tridimensional usable para realidad virtual, también se menciona el tiempo reducido y la practicidad de uso de los dispositivos móviles como alternativa a los equipos profesionales de gran volumen y complejidad pero se acota a tareas de registro básico y en el entendido de que las soluciones son de apoyo en la reconstrucción.
Trabajo a futuro
Una posible evolución que tomar en cuenta a futuro son las técnicas de captura volumétrica permiten realizar escaneos animados pues al ser una nueva técnica de captura de objetos (Metastage. 2021) que simula la animación cuadro a cuadro en la que se obtiene una animación a través de una secuencia de modelos tridimensionales que en su conjunto crean una animación tridimensional, es el estado del arte en captura de interpretaciones actorales, estos sistemas de captura integran un arreglo de cámaras, pantalla verde, iluminación especializada, arquitectura de diseño, lo que permite una captura volumétrica de clase mundial, aunque una posible limitante son los requerimientos de las instalaciones de captura.
La generación automatizada de contenidos tridimensionales a través de inteligencia artificial es otra de las áreas de interés de la digitalización de modelos 3D en la que convierte imágenes en información espacial y texturas con la necesidad de entrenar la red neural la cual puede ser de alta demanda de tiempo, esta técnica se logra a través de campos de densidad y radiación.
Otra de las áreas a explorar en la generación automatizada de contenidos tridimensionales a través de inteligencia artificial es la reconstrucción automatizada de modelos genéricos a través del aprendizaje y reconocimiento de imágenes por una red neuronal, un tema de amplio interés para la creación de material genérico tridimensional que sirva en la reconstrucción de espacios específicos y que ayude a poblar este con elementos del entorno, tarea por demás demandante de tiempo y recursos en la actualidad.
Referencias
3d Scanner App (1.9.5). (2021). [Aplicación de escaneo 3d usando el sensor LIDAR]. Laan Labs. https://apps.apple.com/us/app/3d-scanner-app/id1419913995
Agisoft LLC. (2021). Agisoft Metashape User Manual: Professional Edition, Versión 1.7. [páginas 9 y 10] https://www.agisoft.com/pdf/metashape-pro_1_7_en.pdf
BIMSCAN. (2022, 15 abril). Escáner láser por tiempo de vuelo [Ilustración]. Tipos de medición en el escáner láser 3d terrestre. https://www.bimscan.es/tipos-de-medicion-en-el-escaner-laser-3d-terrestre/
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Delgado, A. (2020, 8 enero). Tecnologías de escaneo 3D: ventajas y limitaciones. Sicnova 3D. Recuperado 18 de noviembre de 2021, de https://sicnova3d.com/blog/experiencias-3d/tecnologias-de-escaneo-3d-ventajas-y-limitaciones/
Dorodnicov, S., Grunnet-Jepsen, A., & Wen, G. (s. f.). Projection, Texture-Mapping and Occlusion with Intel® RealSenseTM Depth Cameras. Intel® RealSenseTM Developer Documentation. Recuperado 19 de noviembre de 2021, de https://dev.intelrealsense.com/docs/projection-texture-mapping-and-occlusion-with-intel-realsense-depth-cameras
Luetzenburg, G., Kroon, A. & Bjørk, A.A. Evaluation of the Apple iPhone 12 Pro LiDAR for an Application in Geosciences. Sci Rep 11, 22221 (2021). https://doi.org/10.1038/s41598-021-01763-9 Figura 2 de la página 4.
METASTAGE. (2020, 18 marzo). Metastage Performance Library [Vídeo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=faGOOikFPPw
Müller, T. (2022, marzo). Instant Neural Graphics Primitives [Conferencia]. Instant Neural Graphics Primitives, California, USA. https://www.nvidia.com/en-us/on-demand/session/gtcspring22-s41441/
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Rodríguez Pérez, D., 2015. Colecciones 3D reconstrucción digital tridimensional para la preservación y difusión del patrimonio cultural universitario. 1st ed. [ebook] México City: UNAM, pp.40-57. Available at: <https://tesiunam.dgb.unam.mx/F/VSS4SQKNDV4M93GR5XCPHU61J2D5HMFL9CH83R3JUPFIAKJSYP-07115?func=full-set-set&set_number=853478&set_entry=000002&format=999> [Accessed 19 November 2021].