利用相機(jī)進(jìn)行三維重建已經(jīng)不是一個(gè)新鮮的話題，重建的三維環(huán)境用途很廣泛，

比如檢測(cè)識(shí)別目標(biāo)，作為深度學(xué)習(xí)的輸入，視覺SLAM。

目前，比較流行的是單、雙目的重建。

稀疏重建：

通常是重建一些圖像特征點(diǎn)的深度，這個(gè)在基于特征的視覺SLAM里比較常見，得到的特征點(diǎn)的深度可以用來計(jì)算相機(jī)位姿。稀疏重建在實(shí)際應(yīng)用，比如檢測(cè)，避障，不能滿足需求。

大勢(shì)智慧是一家專注于真實(shí)世界三維數(shù)字化重建及三維數(shù)據(jù)服務(wù)的高新技術(shù)企業(yè)，公司在城市高精度三維建模、模型應(yīng)用及語義化理解和文化遺產(chǎn)數(shù)字化保護(hù)領(lǐng)域具有先進(jìn)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

以Kinect傳感器的初始位置為原點(diǎn)構(gòu)造體積網(wǎng)格，網(wǎng)格把點(diǎn)云空間分割成很多的細(xì)小立方體，這種立方體叫做體素(Voxel)。通過為所有體素賦予SDF（Signed Distance Field，有效距離場(chǎng)）值，來隱式的模擬表面。

深度圖像的獲取

景物的深度圖像由Kinect在Windows平臺(tái)下拍攝獲取，同時(shí)可以獲取其對(duì)應(yīng)的彩色的圖像。為了獲取足夠多的圖像，需要變換不同的角度來拍攝同一景物，以保證包含景物的全部信息。具體方案既可以是固定Kinect傳感器來拍攝旋轉(zhuǎn)平臺(tái)上的物體；也可以是旋轉(zhuǎn)Kinect傳感器來拍攝固定的物體。

在計(jì)算機(jī)視覺中, 三維重建是指根據(jù)單視圖或者多視圖的圖像重建三維信息的過程. 由于單視頻的信息不完全,因此三維重建需要利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí). 而多視圖的三維重建(類似人的雙目定位)相對(duì)比較容易, 其方法是先對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定, 即計(jì)算出攝像機(jī)的圖象坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的關(guān)系.然后利用多個(gè)二維圖象中的信息重建出三維信息。

大勢(shì)智慧是一家專注于真實(shí)世界三維數(shù)字化重建及三維數(shù)據(jù)服務(wù)的高新技術(shù)企業(yè)，公司在城市高精度三維建模、模型應(yīng)用及語義化理解和文化遺產(chǎn)數(shù)字化保護(hù)領(lǐng)域具有先進(jìn)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

精細(xì)配準(zhǔn)是一種更深層次的配準(zhǔn)方法。經(jīng)過前一步粗配準(zhǔn)，得到了變換估計(jì)值。將此值作為初始值，在經(jīng)過不斷收斂與迭代的精細(xì)配準(zhǔn)后，達(dá)到更加準(zhǔn)確的效果。以經(jīng)典的ICP算法為例，該算法首先計(jì)算初始點(diǎn)云上所有點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)云的距離，保證這些點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)云的zui近點(diǎn)相互對(duì)應(yīng)，同時(shí)構(gòu)造殘差平方和的目標(biāo)函數(shù)。