三维重建技术-大势智慧科技有限公司-三维重建

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，三维重建技术，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，三维重建软件，球的半径设为一个阈值，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，三维重建价格，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，三维重建，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，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。

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较quan面，较能符合应用需求。但是，由于要重建的点云数量太多，相对耗时。

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三维重建：有了比较准确的匹配结果，结合摄像机标定的内外参数，就可以恢复出三维场景信息。由于三维重建精度受匹配精度，摄像机的内外参数误差等因素的影响，因此首先需要做好**几个步骤的工作，使得各个环节的精度高，误差小，这样才能设计出一个比较准确的立体视觉系统。

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