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，主要体现在消耗了极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，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。

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高新技术企业，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。

以Kinect传感器的初始位置为原点构造体积网格，网格把点云空间分割成很多的细小立方体，这种立方体叫做体素(Voxel)。通过为所有体素赋予SDF（Signed Distance Field，有效距离场）值，来隐式的模拟表面。

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精细配准是一种更深层次的配准方法。经过前一步粗配准，得到了变换估计值。将此值作为初始值，在经过不断收敛与迭代的精细配准后，达到更加准确的效果。以经典的ICP算法为例，该算法首先计算初始点云上所有点与目标点云的距离，保证这些点和目标点云的zui近点相互对应，同时构造残差平方和的目标函数。