[en] Over the past few years, there has been significant research interest in the automatic 3D reconstruction and modeling of indoor scenes, resulting in a well-defined emerging fieldc [1]. Within this context, 360-degree panoramic acquisition has emerged as an effective solution for indoor environments. It offers rapid and comprehensive coverage, even from a single viewpoint, and is compatible with a wide range of professional and consumer acquisition devices, making indoor data capture efficient and cost-effective [2]. Panoramic images have also become integral to creating immersive content directly from real-world scenes and supporting various Virtual Reality (VR) applications [3]. Notably, virtual tours based on spherical images have gained popularity in the real estate industry, especially during the pandemic period. To fully support immersion, a system must thus also respond to viewpoint translation. While many solutions have been proposed for multiview capture setups (e.g., [4, 5]), performing view synthesis from single-shot panoramas is of primary importance, due to the convenience and diffusion of sparse capturing through monocular 360◦ cameras [6]. However, view synthesis relies on estimating the geometric model of the imaged environment, explicitly or implicitly, to perform occlusion-aware reprojection and synthesize disoccluded content. This aspect is even more crucial if the purpose is also to derive other non-obvious information from the original view, such as, for example, deriving a model of the permanent structure without clutter [7]. To achieve immersive visualization and effective editing in indoor 3D reconstruction, it is necessary to address several fundamental research questions related to depth and layout estimation and novel view synthesis. In our research project, we proposed to extend the state of the art in these fundamental tasks and particularly in their combination aimed at indoor immersive exploration and editing, just starting from a single 360-degree image. To this end, we researched novel approaches to exploit indoor architectural priors, that take in account the very specific man-made environment features, and effective data-driven solutions, that x learn hidden relations from big-data examples. Our contributions result in several, innovative, end-to-end solutions, such as a novel methodology for 3D scene synthesis of Atlanta-world interiors from a single omnidirectional image, a novel approach for deep synthesis and exploration of omnidirectional stereoscopic environments from a monoscopic panoramic image, an innovative end-to-end technique for instant automatic emptying of panoramic indoor scenes. This thesis presents the results obtained during such a research.

[es] En los últimos años, ha habido un interés significativo en la investigación de la reconstrucción 3D automática y el modelado de escenas de interior, lo que resulta en un campo emergente bien definido [1]. En este contexto, la adquisición de panorámicas 360 grados ha surgido como una solución eficaz para los entornos de interior. Ofrece una cobertura rápida y completa, incluso desde un único punto de vista, y es compatible con una amplia gama de dispositivos de adquisición profesionales y de consumo, lo que hace que la captura de interiores sea eficiente y rentable [2]. Las imágenes panorámicas también se han convertido en parte integrante de la creación de contenidos inmersivos directamente a partir de escenas del mundo real y en soporte de diversas aplicaciones de Realidad Virtual (RV) [3]. En particular, las visitas virtuales basadas en imágenes esféricas han ganado popularidad en el sector inmobiliario, especialmente durante el periodo de pandemia. Para lograr una inmersión total, el sistema debe responder también a la traslación del punto de vista. Aunque se han propuesto muchas soluciones para las configuraciones de captura multivista (por ejemplo, [4, 5]), realizar la síntesis de la vista a partir de panoramas de una sola toma es de gran importancia, debido a la conveniencia y difusión de la captura dispersa a través de cámaras monoculares de 360◦ [6]. Sin embargo, la síntesis de vistas arbitrarias depende de la estimación del modelo geométrico del entorno de la imagen, de forma explícita o implícita, para realizar una reproyección consciente de la oclusión y sintetizar el contenido no obstruído. Este aspecto es aún más crucial si el propósito es también derivar otra información no obvia de la vista original, como, por ejemplo, derivar un modelo de la estructura permanente sin desorden [7]. Para lograr una visualización inmersiva y una edición eficaz en la reconstrucción 3D en interiores, es necesario abordar varias cuestiones de investigación fundamentales, que están relacionadas con las tareas de estimación de la profundidad y la disposición y la síntesis del renderizado de nuevos puntos de vista. viii En este proyecto de investigación, nos propusimos ampliar el estado del arte en estas tareas fundamentales y, en particular, en su combinación orientada a la exploración y edición inmersiva en interiores, partiendo de una única imagen de 360 grados. Con este fin, investigamos nuevos enfoques para explotar las características arquitectónicas previas en interiores, que tienen en cuenta las características muy específicas del entorno creado por el hombre, y soluciones eficaces basadas en datos, que aprenden relaciones ocultas a partir de ejemplos de big data. Nuestras contribuciones dan lugar a varias soluciones innovadoras de tipo endto- end, como una nueva metodología para la síntesis de escenas 3D de interiores de tipo Atlanta-world a partir de una única imagen omnidireccional, un enfoque novedoso para la síntesis y exploración en profundidad de entornos estereoscópicos omnidireccionales a partir de una imagen panorámica monoscópica, así como una técnica innovadora para el vaciado automático e instantáneo de escenas de interiores panorámicas, que permite limpiar de muebles y otras oclusiones la imagen y mostrar la arquitectura base de las habitaciones. Este tesis presenta las meteodologías y resultados obtenidos durante dicha investigación