集群建模-大势智慧欢迎咨询-三维集群建模软件

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，实景三维集群建模，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。

SDF值等于此体素到重建表面的zui小距离值。当SDF值大于零，表示该体素在表面前；当SDF小于零时，表示该体素在表面后；当SDF值越接近于零，表示该体素越贴近于场景的真实表面。KinectFusion技术虽然对场景的重建具有gao效实时的性能，但是其可重建的空间范围却较小，主要体现在消耗了较大的空间用来存取数目繁多的体素。

为了解决体素占用大量空间的问题，三维集群建模，Curless等人提出了TSDF (Truncated Signed Distance Field，截断符号距离场)算法，该方法只存储距真实表面较近的数层体素，而非所有体素。因此能够大幅降低KinectFusion的内存消耗，减少模型冗余点。

被动式三维重建技术，集群建模，被动式一般利用周围环境如自然光的反射，使用相机获取图像，然后通过特定算法计算得到物体的立体空间信息。

纹理恢复形状法

纹理法的基本理论为：作为图像视野中不断重复的视觉基元，纹理元覆盖在各个位置和方向上。当某个布满纹理元的物体被投射在平面上时，其相应的纹理元也会发生弯折与变化。例如透shi收缩变形使与图像平面夹角越小的纹理元越长，投影变形会使离图像平面越近的纹理元越大。通过对图像的测量来获取变形，进而根据变形后的纹理元，逆向计算出深度数据。SFT对物体表面纹理信息的要求严苛，需要了解成像投影中纹理元的畸变信息，应用范围较窄，只适合纹理特性确定等某些特殊情形。所有在实际使用中较为少见。

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大势智慧是一家专注于真实世界三维数字化重建及三维数据服务的**企业，创始团队成员主要来自武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，公司在城市高精度三维建模、模型应用及语义化理解和文化遗产数字化保护领域具有**的技术优势和丰富实践经验。经过十多年的积累和沉淀，在计算机图像、计算机图形、地理空间数据采集与处理、新型智能传感器、机器学习以及云计算方面拥有多项技术。大势智慧致力于改变人类社会的新科学技术的开发与应用，做对社会真正有**的产品。用技术改变中国、改变世界。