Busto reconstruido en 3D a partir de 100 fotos de móvil. Fuente: Universidad de Viena.
Mostrar el mundo en tres dimensiones ya no resulta una tarea propia de la ciencia ficción. Los escáneres 3D actuales pueden capturar la imagen de un objeto, un edificio o incluso una ciudad entera y generar a partir de esos datos un modelo virtual. Sin embargo, en la mayoría de los casos se trata de procesos bastante complejos.
El proyecto de investigación Harvest4D, dirigido por la Universidad Técnica de Viena, en Austria, ha permitido el desarrollo de un algoritmo que facilitaría la tarea, generando mundos virtuales a partir de imágenes no capturadas necesariamente para ese propósito. Incluso facilitaría la captura de 4D, lo que permitiría estudiar el avance de esos mundos de forma progresiva, conforme pasa el tiempo.
Esta aplicación sería de gran utilidad por ejemplo para la investigación y alerta de inundaciones, aunque el software en general se podría adaptar a otros campos tan dispares como la arqueología, la arquitectura, la ingeniería o el entretenimiento.
"Hasta ahora la creación de imágenes 3D reales se lleva a cabo utilizando métodos muy complicados, como los escáneres láser", explica el profesor Michael Wimmer, director de la investigación, en un comunicado de la universidad. Ello implica que sea una tarea llevada a cabo por expertos, que analizan un objeto o escena cuidadosamente para reunir datos de su forma y ocasionalmente de su color, con los que después construir modelos digitales tridimensionales.
A diferencia de una cámara, que reúne información del color acerca de las superficies dentro de su campo de visión, los escáneres 3D reúnen información sobre su geometría. El resultado es un modelo que describe la posición en el espacio tridimensional de cada punto analizado. Se trata, por tanto, de un proceso farragoso, que implica esfuerzo por parte de quien edita los datos, y la necesidad inicial de tomar imágenes de alta resolución. "Esa es la única manera de generar superficies claras, lisas y bonitas a partir de una nube de puntos tridimensional”, añade el profesor.
El proyecto de investigación Harvest4D, dirigido por la Universidad Técnica de Viena, en Austria, ha permitido el desarrollo de un algoritmo que facilitaría la tarea, generando mundos virtuales a partir de imágenes no capturadas necesariamente para ese propósito. Incluso facilitaría la captura de 4D, lo que permitiría estudiar el avance de esos mundos de forma progresiva, conforme pasa el tiempo.
Esta aplicación sería de gran utilidad por ejemplo para la investigación y alerta de inundaciones, aunque el software en general se podría adaptar a otros campos tan dispares como la arqueología, la arquitectura, la ingeniería o el entretenimiento.
"Hasta ahora la creación de imágenes 3D reales se lleva a cabo utilizando métodos muy complicados, como los escáneres láser", explica el profesor Michael Wimmer, director de la investigación, en un comunicado de la universidad. Ello implica que sea una tarea llevada a cabo por expertos, que analizan un objeto o escena cuidadosamente para reunir datos de su forma y ocasionalmente de su color, con los que después construir modelos digitales tridimensionales.
A diferencia de una cámara, que reúne información del color acerca de las superficies dentro de su campo de visión, los escáneres 3D reúnen información sobre su geometría. El resultado es un modelo que describe la posición en el espacio tridimensional de cada punto analizado. Se trata, por tanto, de un proceso farragoso, que implica esfuerzo por parte de quien edita los datos, y la necesidad inicial de tomar imágenes de alta resolución. "Esa es la única manera de generar superficies claras, lisas y bonitas a partir de una nube de puntos tridimensional”, añade el profesor.
Modelo 3D realizado a partir de fotos y escáner láser. Fuente: Universidad de Viena.
3D a partir de imágenes 2D
Sin embargo, la nueva investigación aspira a un cambio de paradigma radical en esta área. Para ello parten de la base de que los dispositivos que pueden tomar imágenes de alta resolución cada vez son más comunes. Sin ir más lejos, los propios smartphones. Además, mientras hace pocos años tener un dron equipado con cámaras se concebía como un equipo de alta tecnología, hoy se trata de una herramienta asequible.
Se necesitan entonces métodos de cálculo apropiados para generar mundos tridimensionales a partir de grandes colecciones de datos. "No sólo se trata de montar imágenes juntas en el ordenador; hay que usarlas para calcular el modelo completo en 3D", explica otro miembro del equipo, Reinhold Preiner.
De esta forma se consigue que una pieza se pueda mover libremente y verse desde cualquier ángulo en la pantalla, incluyendo aquellos que no aparecían originalmente en las imágenes. En la práctica, ha supuesto que se pueda estudiar y analizar una excavación virtualmente; incluso desde casa y en alta calidad.
Para lograrlo es necesario el desarrollo de programas que toleren errores, pues los datos nunca son perfectos. De hecho, a veces las imágenes están desenfocadas o muestran los objetos en condiciones de luz diferentes. Sin embargo, el método de Harvest4D permite procesar este tipo de imágenes de forma automática. Por ejemplo, la prueba de la excavación arqueológica se creó a partir de fotos completamente ordinarias, aunque la estructura más irregular se midió con un escáner láser.
Con todo, el nivel de detalle de la visualización no siempre tiene que ser el mismo, puede variar en función de la relevancia que aporte a la visión global. Así, volviendo al ejemplo de la excavación, para una mampostería ordinaria basta con una representación más básica, mientras se requiere mayor detalle para ver los valiosos frescos de la pared. Esto se soluciona incorporando adicionalmente imágenes de alta resolución de los frescos al modelo 3D, pero para la construcción general valen las otras.
Igualmente, a menos que se necesiten los datos para fines científicos, no es necesario utilizar el máximo nivel de detalle. De esta forma se pueden presentar modelos 3D incluso en ordenadores portátiles y teléfonos inteligentes, aunque con algo menos de precisión. Para ello el software recurre a técnicas especializadas que permiten mostrar grandes nubes de puntos pese a que no caben en la memoria de este tipo de dispositivos.
Sin embargo, la nueva investigación aspira a un cambio de paradigma radical en esta área. Para ello parten de la base de que los dispositivos que pueden tomar imágenes de alta resolución cada vez son más comunes. Sin ir más lejos, los propios smartphones. Además, mientras hace pocos años tener un dron equipado con cámaras se concebía como un equipo de alta tecnología, hoy se trata de una herramienta asequible.
Se necesitan entonces métodos de cálculo apropiados para generar mundos tridimensionales a partir de grandes colecciones de datos. "No sólo se trata de montar imágenes juntas en el ordenador; hay que usarlas para calcular el modelo completo en 3D", explica otro miembro del equipo, Reinhold Preiner.
De esta forma se consigue que una pieza se pueda mover libremente y verse desde cualquier ángulo en la pantalla, incluyendo aquellos que no aparecían originalmente en las imágenes. En la práctica, ha supuesto que se pueda estudiar y analizar una excavación virtualmente; incluso desde casa y en alta calidad.
Para lograrlo es necesario el desarrollo de programas que toleren errores, pues los datos nunca son perfectos. De hecho, a veces las imágenes están desenfocadas o muestran los objetos en condiciones de luz diferentes. Sin embargo, el método de Harvest4D permite procesar este tipo de imágenes de forma automática. Por ejemplo, la prueba de la excavación arqueológica se creó a partir de fotos completamente ordinarias, aunque la estructura más irregular se midió con un escáner láser.
Con todo, el nivel de detalle de la visualización no siempre tiene que ser el mismo, puede variar en función de la relevancia que aporte a la visión global. Así, volviendo al ejemplo de la excavación, para una mampostería ordinaria basta con una representación más básica, mientras se requiere mayor detalle para ver los valiosos frescos de la pared. Esto se soluciona incorporando adicionalmente imágenes de alta resolución de los frescos al modelo 3D, pero para la construcción general valen las otras.
Igualmente, a menos que se necesiten los datos para fines científicos, no es necesario utilizar el máximo nivel de detalle. De esta forma se pueden presentar modelos 3D incluso en ordenadores portátiles y teléfonos inteligentes, aunque con algo menos de precisión. Para ello el software recurre a técnicas especializadas que permiten mostrar grandes nubes de puntos pese a que no caben en la memoria de este tipo de dispositivos.
4D, el tiempo virtual
Pero aún hay más. Si se conoce el momento en que se tomaron las imágenes, se puede añadir una dimensión temporal a las tres dimensiones espaciales, e investigar cómo cambia el mundo en 4D. Esto también resulta una tarea compleja para los ordenadores, ya que muchas veces no se sabe si el objeto representado cambia realmente, o es el efecto de haber tomado la imagen con condiciones de luz, ángulos o dispositivos diferentes.
Mientras a una persona le puede resultar bastante fácil detectarlo, se trata de un gran reto para un ordenador, pero en ello se centra ahora la investigación. Como consecuencia, el algoritmo se podría aplicar a la investigación de inundaciones en su propio tiempo virtual.
Pero aún hay más. Si se conoce el momento en que se tomaron las imágenes, se puede añadir una dimensión temporal a las tres dimensiones espaciales, e investigar cómo cambia el mundo en 4D. Esto también resulta una tarea compleja para los ordenadores, ya que muchas veces no se sabe si el objeto representado cambia realmente, o es el efecto de haber tomado la imagen con condiciones de luz, ángulos o dispositivos diferentes.
Mientras a una persona le puede resultar bastante fácil detectarlo, se trata de un gran reto para un ordenador, pero en ello se centra ahora la investigación. Como consecuencia, el algoritmo se podría aplicar a la investigación de inundaciones en su propio tiempo virtual.