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    Podremos generar imágenes en 3D con nuestro móvil o tablet gracias a Microsoft Research

    MonoFusion es un proyecto de Microsoft Research que usa una cámara de un teléfono móvil o tableta para crear imágenes en 3 dimensiones a tiempo real, utiliza solamente una única cámara RGB como sensor de entrada. No es necesario ningún tipo de hardware adicional como pudiera ser un sensor de profundidad para esta tecnología. Con este nuevo software, podremos generar en segundos, completos modelos en 3D, que pueden ser utilizados en realidad aumentada, para la impresión 3D o para el diseño posterior en ordenador; simplemente utilizando nuestro teléfono Lumia.

    Esta es la nota que nos hace llegar Microsoft Research explicando la tecnología utilizada:

    MonoFusion permite al usuario crear densas reconstrucciones en tres dimensiones a tiempo real, utilizando únicamente una cámara como sensor de entrada. Esta cámara puede estar integrada en una tableta, un teléfono o en un dispositivo independiente. Esto elimina la necesidad de tener ineficientes sensores activos que no funcionan muy bien en exteriores y luz natural. Usando las imágenes de la cámara, primero estimamos los seis valores de profundidad de campo usando un método de seguimiento por dispersión. Estas poses son usadas para una adaptación eficiente en estéreo entre el frame de entrada y un key frame extraído anteriormente. El resultado de los mapas densos de profundidad son directamente fusionados en un modelo implícito basado en vóxel (usando un método ligero computacionalmente hablando), y las superficies se extraen por frame. El sistema es capaz de recuperarse de los fallos que cometemos los usuarios, así como filtrar el ruido geométrico de la reconstrucción en tres dimensiones. Nuestro método es simple de implementar y eficiente, por lo que estos sistemas son aún más accesible. Este documento detalla los componentes algorítmicos que componen nuestro sistema y la aplicación GPU que controla nuestro enfoque. Los resultados cualitativos muestran reconstrucciones de alta calidad, incluso visualmente comparables a los sistemas basados ​​en sensores de profundidad activos tales como KinectFusion.

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