Immagini sferiche per il rilievo di ambienti indoor

Abstract

Negli ultimi anni si è assistito ad un notevole incremento nell'uso di immagini sferiche per la generazione di modelli tridimensionali.
Oggigiorno esistono tantissimi software (commerciali o open source) dedicati al trattamento delle immagini, ma, solo alcuni software
consentono l'elaborazione di questi dati; in particolare, i comuni software basati su algoritmi di computer vision non sono in grado di
calcolare i parametri di orientamento interno (distanza focale, punto principale e distorsioni) di questi sistemi. Questo contributo si
propone di analizzare le potenzialità dell'elaborazione di immagini sferiche per la ricostruzione di oggetti tridimensionali attraverso
algoritmi di Structure from Motion (SfM), confrontando i risultati con quelli ottenuti dall'utilizzo delle singole immagini, e di
valutare la possibilità di calcolare con gli stessi software i parametri di calibrazione delle singole camere. A tal fine, sono stati
condotti alcuni test in ambiente indoor per mezzo della camera panoramica NCTech iSTAR Fusion. Il modello di riferimento per le
analisi sull’accuratezza raggiunta è una nuvola di punti LiDAR, con la quale verranno confrontati i prodotti tridimensionali. Inoltre,
verrà fatta una valutazione sui parametri di orientamento interno calcolati da differenti software.