Rectificación diferencial de superficies no desarrollables para restauración arquitectónica, mediante implementación de algoritmos sobre nubes de láser escáner

Abstract

Desde los orígenes de la especie humana, ha existido un enorme interés por la representación del mundo sobre un plano. De tal forma que han sido numerosos los científicos, sabios e investigadores, los que han trabajado en el desarrollo de técnicas y algoritmos a lo largo de los tiempos. Obviamente todos estos estudios han sido centrados en la representación de la Tierra o de una parte de ella, no obstante, existen otros campos en los que estas labores adquieren especial interés. Desde esta perspectiva el ámbito de la restauración arquitectónica, fundamentalmente dentro del Patrimonio Cultural, posee especial interés en la solución de determinados problemas. Resulta frecuente la restauración de elementos constructivos o de pinturas sobre ellos, cuya superficie resulta irregular bien por defectos en la construcción artesanal o bien por el deterioro con el paso del tiempo. De tal forma que existen multitud de ocasiones en las que el desarrollo en 2D de muchas superficies no es viable, puesto que no se adaptan ni a una geometría ni a un sistema de proyección conocido. Esta investigación propone un nuevo algoritmo de desarrollo de superficies, que permite la representación 2D cualquiera que sea su geometría y/o dimensión. Y aporta además, un método de análisis mínimo cuadrático que permite determinar el desarrollo óptimo en cada caso según interese la conservación de uno u otro parámetro de ajuste. Derivado del problema anterior, se hizo necesaria la captura de datos masiva para la representación de cada elemento con la mayor precisión posible. Para ello los instrumentos de láser escáner son hoy en día la herramienta por excelencia (capturan cientos de miles o millones de puntos en escasos segundos). Estos instrumentos, pese a su enorme potencial, presentan un problema; precisamente el manejo de semejantes cantidades de puntos. Hasta la fecha no existen algoritmos que permitan simplificar las nubes de forma inteligente (eliminar puntos donde sobran y conservarlos donde hacen falta). Por esta razón se incorporó a la investigación este nuevo objetivo. El resultado obtenido es un algoritmo que permite la simplificación inteligente de nubes de puntos gigantescas, mediante un proceso secuencial de ordenación y análisis. La Tesis Doctoral por tanto se estructura en dos partes centradas en cada uno de los objetivos antes expuestos: en primer lugar la captura de información y su simplificación inteligente, y en segundo lugar la modelización y desarrollo de la superficie capturada.