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Confronto tra fotogrammetria 3D e Gaussian Splatting per la ricostruzione di ambienti immersivi: il caso di studio del sottomarino Nazario Sauro

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tesi36181913.pdf (2.910Mb)
Author
Oreshkina, Liudmila <1999>
Date
2025-12-18
Data available
2025-12-25
Abstract
La presente tesi analizza e confronta due metodologie di acquisizione e rappresentazione tridimensionale — la fotogrammetria 3D e il Gaussian Splatting — applicate alla creazione di ambienti immersivi in realtà virtuale. L’obiettivo è individuare quale delle due tecniche offra il miglior compromesso tra qualità visiva e prestazioni operative in applicazioni di digital heritage. Il progetto sperimentale è stato condotto sul sottomarino Nazario Sauro (S-518), oggi esposto al Galata Museo del Mare di Genova, scelto per la complessità strutturale e il valore storico del suo ambiente interno. I modelli 3D ottenuti tramite RealityCapture (fotogrammetria) e Luma AI (Gaussian Splatting) sono stati integrati e testati in Unreal Engine 5, con fruizione tramite visore Meta Quest 3, valutandone resa grafica, fluidità e comfort immersivo. Il lavoro propone un inquadramento teorico delle tecnologie VR, dei principi di immersione e presenza, dei dispositivi immersivi e delle problematiche percettive legate alla fruizione in realtà virtuale. Segue un’analisi comparativa dei due flussi di lavoro 3D, dei loro vantaggi e limiti in termini di fedeltà visiva, ottimizzazione e compatibilità con Unreal Engine. I risultati mostrano che la fotogrammetria garantisce ancora la massima precisione geometrica e stabilità in VR, mentre il Gaussian Splatting, pur offrendo una resa visiva più naturale e tempi di acquisizione ridotti, presenta, ad oggi, limiti di integrazione e prestazioni. Possiamo dunque affermare che la fotogrammetria rappresenta lo stato dell’arte pratico per la realtà virtuale applicata al patrimonio culturale, mentre il Gaussian Splatting costituisce uno stato dell’arte sperimentale che necessita ancora di ottimizzazioni e adattamenti per competere efficacemente nelle applicazioni immersive.
 
This thesis analyzes and compares two methodologies for three-dimensional acquisition and representation, namely 3D photogrammetry and Gaussian Splatting, applied to the creation of immersive virtual reality environments. The objective is to determine which of the two techniques offers the best compromise between visual quality and operational performance in digital heritage applications. The experimental project was conducted on the submarine Nazario Sauro (S-518), currently exhibited at the Galata Museo del Mare in Genoa, selected for the structural complexity and historical value of its interior spaces. The 3D models obtained through RealityCapture (photogrammetry) and Luma AI (Gaussian Splatting) were integrated and tested in Unreal Engine 5, with visualization via a Meta Quest 3 headset, evaluating graphical fidelity, performance fluidity, and immersive comfort. The work provides a theoretical framework of VR technologies, including principles of immersion and presence, immersive devices, and perceptual issues related to virtual reality experiences. This is followed by a comparative analysis of the two 3D workflows, highlighting their respective advantages and limitations in terms of visual fidelity, optimization, and compatibility with Unreal Engine. The results indicate that photogrammetry still ensures the highest level of geometric accuracy and stability in VR applications, whereas Gaussian Splatting, despite offering a more natural visual appearance and significantly reduced acquisition times, currently presents limitations in terms of integration and performance. It can therefore be concluded that photogrammetry represents the current practical state of the art for virtual reality applications in the field of cultural heritage, while Gaussian Splatting should be considered an experimental state of the art that still requires further optimization and adaptation to effectively compete in immersive applications.
 
Type
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Collections
  • Laurea Magistrale [6794]
URI
https://unire.unige.it/handle/123456789/14461
Metadata
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