(untitled) (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2022)
O desempenho dos métodos tradicionais de captura 3D influenciam diretamente na qualidade dos modelos 3D reconstruídos digitalmente. Com o objetivo de obter modelos tridimensionais de baixo custo completos e bem detalhados, este trabalho propõe um pipeline de reconstrução 3D usando nuvens de pontos de diferentes sensores, combinando capturas de um sensor de profundidade de baixo custo pós-processadas por técnicas de Super-Resolução com imagens RGB de alta resolução adquiridas por uma câmera externa apicadas sobre algoritmos de Structure from Motion e Multi-View Stereo. A principal contribuição deste trabalho inclui a descrição de um pipeline completo que aprimora o estágio de aquisição de informações e mescla dados de diferentes sensores. Várias fases do pipeline de reconstrução 3D também foram especializadas para melhorar a qualidade visual do modelo. A avaliação experimental demonstra que o método desenvolvido produz resultados bons e confiáveis para a reconstrução 3D de baixo custo de um objeto.