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三维-信息的配准按不同的图像输入条件与重建输出需求被分为：粗糙配准、精细配准和全局配准等三类方法。粗糙配准研究的是多帧-同角度采集的-图像。首先提取两帧图像之间的特征点，这种特征点可以是直线、拐点、曲线曲率等显式特征，也可以是自定义的符号、旋转图形、轴心等类型的特征。随后根据特征方程实现初步的配准。粗糙配准后的点云和目标点云将处于同一尺度(像素采样间隔)与参考坐标系内，通过自动记录坐标，得到粗匹配初始值。

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。

双目视觉和多目视觉理论上可准确的恢复-信息，但实际中，受拍摄条件的影响，精度无法得到-。单目视觉只使用单一-机作为采集设备，具有低成本、易部署等优点，但其存在固有的问题：单张图像可能对应-真实物理场景病态，故使用单目视觉方法从图像中估计-进而实现三维重建的难度较大。

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。

tof相机容易受到环境因素的影响，如混合像素、外界光源等，导致景物-不准确；系统误差与随机误差对测量结果的影响很大，需要进行后期数据处理，主要体现在场景像素点的位置重合上。

常见的三维重建表达方式

三角网格就是全部由三角形组成的多边形网格。多边形和三角网格在图形学和建模中广泛使用，用来模拟复杂物体的表面，如建筑、车辆、人体，当然还有茶壶等。任意多边形网格都能转换成三角网格。

三角网格需要存储三类信息：

顶点：每个三角形都有三个顶点，各顶点都有可能和其他三角形共享。.

边：连接两个顶点的边，每个三角形有三条边。

面：每个三角形对应一个面，我们可以用顶点或边列表表示面。