septiembre-diciembre 2012 /
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Cimbra
puntos por reflectancia (medida de la
capacidad de una superficie para re-
flejar energía electromagnética en una
determinada longitud de onda), defi-
nir primitivas para conjuntos de pun-
tos, introducir filtros de alisamiento,
etc.
También se conseguirán de una
manera rápida documentos métricos
de elementos complejos tales como
ortofotografías, al disponer del mode-
lo tridimensional y de imágenes foto-
gráficas.
Para el procesado de los datos se
utilizó un ordenador Intel Core Duo
(doble núcleo), a 2.3 GHz, 3,25 Gi-
gas memoria RAM, 500 gigas de dis-
co duro y tarjeta gráfica NVidia, con
el software JRC Reconstructor (http://
)
Pre-procesado
En esta fase del procesado, se
realizan distintas acciones sobre los
datos, como la caracterización de los
puntos y la aplicación de distintos fil-
tros, como son los filtros por distan-
cia e intensidad reflejada (determina
la distancia, así como intensidad re-
flejada mínima y máxima), filtros de
mediana (elimina los píxeles extraños
y los píxeles aislados, comparándolos
con los que tuviera alrededor) y los
filtros de píxeles mezclados (filtrado
de los píxeles que tienen información
de dos elementos que tengan distintas
características o que estén situados a
distinta distancia del láser escáner).
Pre-registro de las tomas
En esta fase, se trata de definir un
mínimo de tres puntos entre dos to-
mas para realizar una aproximación
espacial de las mismas. El error pro-
ducido nos permitirá comprobar la
bondad del trabajo (Figura 5).
Las nubes de puntos se pueden vi-
sualizar según varias gamas de colores
en función de la intensidad reflejada
(como se observa en la imagen ante-
rior), la inclinación de los píxeles, la
confianza calculada y la distancia de
los puntos al láser escáner.
Registro de las tomas
Una vez realizado el pre-registro,
el programa JRC Reconstructor posee
un módulo de búsqueda automática
de puntos homólogos entre distin-
tos escaneados que permite obtener
grandes precisiones en la unión de las
distintas tomas.
Este módulo permite llegar a unir
distintas escenas, puesto que el pro-
ceso utiliza alrededor de 3000 puntos
homólogos entre escaneados y obtie-
ne errores en torno al milímetro.
Creación de mallas
A partir de las nubes de puntos ya
filtradas, caracterizadas y georreferen-
ciadas (en coordenadas globales o lo-
cales), el siguiente paso es la creación
de una malla de triángulos que nos
represente la superficie que se ha es-
caneado.
Las dos opciones para generar la
malla son Malla uniforme y Malla de
multi-resolución.
En este caso, se ha utilizado la ma-
lla de multi-resolución, tomando 1 de
cada 5 puntos para poder reducir el ta-
maño de los ficheros (Figura 6).
Calibración de la cámara
Utilizando la nube de puntos ini-
cial y una fotografía tomada desde
cualquier perspectiva, se realiza una
calibración para asociar el color pro-
veniente de la fotografía a la nube de
puntos o a la malla de triángulos.
La cámara se puede utilizar, o bien
montada sobre el láser escáner, elimi-
nando así la fase inicial del calibrado
interno de la cámara, o bien se pue-
den tomar fotografías desde cualquier
punto. En este caso, algunas de las fo-
tografías se han tomado desde la cá-
mara montada en el propio láser escá-
ner y otras no, pero no se ha tenido en
cuenta el calibrado interno de la pro-
pia cámara para así poder calcularlo.
En este proceso, basta definir un
mínimo de 11 puntos homólogos para
poder realizar la calibración completa
(mínimo de 7 si tuviéramos la calibra-
ción interna de la cámara), según Fau-
gueras, O.
[11]
, para poder transformar
coordenadas de un sistema a otro. Se
fija además la tolerancia de la diferen-
cia entre los puntos homólogos que,
en este caso, ha sido de 0,002 m (Fi-
gura 7).
Figura 5: Pre-registro de dos escenas tomadas en la
EDAR de Chueca.
Figura 6: Mallas en los elementos de la EDAR de
Chueca.
Figura 7: Definición de puntos homólogos para poder
realizar la calibración completa de la cámara.
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