常见的三维重建表达方式

深度图其每个像素值代表的是物体到相机xy平面的距离，单位为 mm。

体素是三维空间中的一个有大小的点，一个小方块，相当于是三维空间种的像素。

点云是某个坐标系下的点的数据集。点包含了丰富的信息，3d实景建模，包括三维坐标X，Y，Z、颜色、分类值、强度值、时间等等。在我看来点云可以将现实世界原子化，通过高精度的点云数据可以还原现实世界。万物皆点云，实景建模，获取方式可通过三维激光扫描等。

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。

三维重建是科研的前沿热点问题，也是计算机视觉、计算机图形学以及虚拟现实等领域中的共性科学问题与核1心技术。 基于图像的三位重建融合了计算机视觉、数字图像处理和计算机图形学等多门学科的知识，是一套非常复杂的工程系统，涉及知识点多且杂，初学者不仅要具备深厚的数学功底，同时也需要熟练的C﹨C++编程能力，相较于其他视觉领域，三维重建的入门门槛要高很多。

在计算机视觉中， 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全，因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易， 其方法是先对摄像机进行标定，实景三维建模， 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。

ToF相机容易受到环境因素的影响，如混合像素、外界光源等，实景建模软件，导致景物深度不准确；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。

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