对于多帧通过不同角度拍摄的景物图像，各帧之间包含一定的公共部分。为了利用深度图像进行三维重建，需要对图像进行分析，求解各帧之间的变换参数。深度图像的配准是以场景的公共部分为基准，把不同时间、角度、照度获取的多帧图像叠加匹配到统一的坐标系中。计算出相应的平移向量与旋转矩阵，集群建模，同时消除冗余信息。点云配准除了会制约三维重建的速度，也会影响到模型的精细程度和全局效果。因此必须提升点云配准算法的性能。
3D建模的原理
3D建模的过程实际上是一个三维重建过程，这个过程包括点云数据预处理、分割、三角网格化、网格渲染。
由于激光扫描获取的数据中常常伴有杂点或噪声，影响了后续的处理，因此为了获取完整的模型，需要对点云数据进行一定的预处理，集群建模软件，常用的方法有滤波去噪、数据精简、数据插补等。
分割是指将整个点云聚类为多个点云，每个点云对应独立的物体对象。分割算法大体上是先选定一个点，利用kd树计算以该点为中心的球，球内的点都属于该物体，球的半径设为一个阈值，集群建模软件价格，之后遍历该物体的其他点都这么处理，会将点云分割成一个一个的物体。
为了便于后续的网格渲染，需要提前将点云进行三角网格化，采用的算法通常是凸包或凹包算法。
以上几步基本上已经得出了点云的空间拓扑结构，要得到逼真的物体，还需要网格渲染。网格渲染主要为纹理映射，实景三维集群建模，就是将数码相机中的图像望网格上贴。
经过以上几步就完成了整个3D建模。
主动式三维重建技术之三角测距法
三角测距法是一种非接触式的测距方法，以三角测量原理为基础。红外设备以一定的角度向物体投射红外线，光遇到物体后发生反射并被CCD（Charge-coupledDevice，电荷耦合元件）图像传感器所检测。随着目标物体的移动，此时获取的反射光线也会产生相应的偏移值。根据发射角度、偏移距离、中心矩值和位置关系，便能计算出发射qi到物体之间的距离。三角测距法在测量、地形勘探等领域中应用广泛。
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