西安三维重建技术- 武汉大势智慧

三维重建的步骤

1 图像获取：在进行图像处理之前，先要用-机获取三维物体的二维图像。光照条件、相机的几何特性等对后续的图像处理造成很大的影响。

2-机标定：通过-机标定来建立有效的成像模型，求解出-机的内外参数，这样就可以结合图像的匹配结果得到空间中的三维点坐标，从而达到进行三维重建的目的。

3特征提取：特征主要包括特征点、特征线和区域。大多数情况下都是以特征点为匹配基元，特征点以何种形式提取与用何种匹配策略紧密联系。因此在进行特征点的提取时需要先确定用哪种匹配方法。

全局配准是使用整幅图像直接计算转换矩阵。通过对两帧精细配准结果，按照一定的顺序或-的进行多帧图像的配准。这两种配准方式分别称为序列配准sequential registration和同步配准simultaneous registration。

配准过程中，匹配误差被均匀的分散到各个视角的多帧图像中，达到削减多次迭代引起的累积误差的效果。值得注意的是，虽然全局配准可以减小误差，但是其消耗了较大的内存存储空间，大幅度提升了算法的时间复杂度。

大势智慧是一家-于真实三维数字化重建及三维数据服务的高新技术企业，公司在城市-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。

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ccdcharge-coupled device，电荷耦合元件图像传感器所检测。

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ccdcharge-coupled device，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。

经过配准后的-信息仍为空间中散乱无序的点云数据，仅能展现景物的部分信息。因此必须对点云数据进行融合处理，以获得精细的重建模型。