半稠密重建：
通常是重建图像纹理或梯度比较明显的区域，这些区域特征比较鲜明。半稠密重建在直接法视觉SLAM里比较常见。重建的三维点云相对稠密，可以满足部分应用需求。
稠密重建：
稠密重建是对整个图像或者图像中的绝大部分像素进行重建。与稀疏、半稠密相比，稠密重建对场景的三维信息理解更quan面，集群建模，更能符合应用需求。但是，由于要重建的点云数量太多，实景三维集群建模，相对耗时。
双目重建通常又称之为，立体匹配、双目匹配、双目立体视觉、静态匹配等。
根据所用的相机差异，比如zhen孔相机、鱼眼相机，集群建模软件，实现略有差别。根据重建时匹配方式的不同，又可以分为全局、本全局、局部匹配。
其过程可描述如下：利用左右相机得到的两幅矫正图像，通过一幅图在另一幅图上找匹配，三维集群建模软件，然后根据三角测量原理恢复出环境三维信息。在鱼眼相机的匹配中，也有不矫正图像，直接匹配的做法，这样做需要计算图像极线。
由于整个匹配的过程只需一个时刻的左右图像，所以也有人称为静态立体视觉。
阴影恢复形状法
SFS(Shape FromShading，从阴影恢复形状)法也是一种较为常用的方法。图像的阴影边界包含了图像的轮廓特征信息，因此能够利用不同光照条件下的图像的明暗程度与阴影来计算物体表面的深度信息，并以反射光照模型进行三维重建。阴影恢复形状法的应用范围比较广泛，可以恢复除镜面外的各种物体的三维模型。缺点体现在过程多为数学计算、重建结果不够精细，另外不能忽视的是，SFS法需要准确的光源参数，包括位置与方向信息。这就导致其无法应用于诸如露天场景等具有复杂光线的情形中。
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