Efficient photogrammetric reconstruction from 360 images for enhanced scene exploration and immersive observation [Ricostruzione fotogrammetrica efficiente da immagini a 360° per un’esplorazione avanzata della scena e un’osservazione immersiva]

I rapidi progressi nella fotogrammetria e nelle tecnologie immersive hanno aperto nuove possibilità per la ricostruzione efficiente e l'esplorazione di ambienti complessi in spazi virtuali. Questa ricerca si concentra sullo sviluppo di metodi efficienti per la ricostruzione fotogrammetrica utilizzando immagini equirettangolari a 360°, con l'obiettivo di migliorare l'esplorazione delle scene e creare esperienze virtuali immersive di alta qualità. Grazie all'impiego di immagini a 360°, lo studio mira a fornire soluzioni più rapide e convenienti, permettendo un'osservazione virtuale fedele di ambienti reali, soprattutto in situazioni difficili da catturare con i metodi fotogrammetrici convenzionali. Attraverso tre studi di caso, la tesi esplora l'applicabilità di questa metodologia per la ricostruzione di spazi interni, la validazione di concetti e il confronto tra immagini sferiche e modelli fotogrammetrici tradizionali, offrendo nuove prospettive per l'osservazione immersiva e l'efficienza della fotogrammetria.

Grantor dc:publisher

Università degli studi di Catania

Year dc:date

2025

Author dc:creator

• LO MONACO, GIOVANNI

Contributors dc:contributor

• PALAZZO, Sergio

• Photogrammetry
• 3D Reconstruction
• Equirectangular Image
• Immersive Reality
• XR Technologie
• Immersive Observation
• Quality of Experience (QoE)
• IoT
• Virtual Scene
• Technological Innovation
• Fotogrammetria
• Ricostruzione 3D
• Immagini Equirettangolari
• Realtà Immersiva
• Tecnologie XR
• Osservazione Immersiva
• Qualità dell'Esperienza (QoE)
• Scene Virtuali
• Innovazione Tecnologica

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess
• license:PUBBLICO - Pubblico con Copyright
• license uri:iris.PUB02

Language dc:language

eng

Handle dc:identifier

https://hdl.handle.net/20.500.11769/691033

OAI identifier oai:identifier

oai:www.iris.unict.it:20.500.11769/691033