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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,三维重建服务,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先进的技术优势和丰富实践经验。
物体三维重建是计算机辅助几何设计(CAGD)、计算机图形学(CG)、计算机动画、计算机视觉、医学图像处理、科学计算和虚拟现实、数字媒体创作等领域的共性科学问题和核心技术。在计算机内生成物体三维表示主要有两类方法。
表面生成的目的是为了构造物体的可视等值面,常用体素级方法直接处理原始灰度体数据。Lorensen提出了经典体素级重建算法:MC(Marching Cube,移动立方体)法。移动立方体法首先将数据场中八个位置相邻的数据分别存放在一个四面体体元的八个**点处。对于一个边界体素上一条棱边的两个端点而言,三维重建,当其值一个大于给定的常数T,另一个小于T时,则这条棱边上一定有等值面的一个**点。然后计算该体元中十二条棱和等值面的交点,并构造体元中的三角面片,所有的三角面片把体元分成了等值面内与等值面外两块区域。连接此数据场中的所有体元的三角面片,三维重建多少钱,构成等值面。合并所有立方体的等值面便可生成完整的三维表面。
对于多帧通过不同角度拍摄的景物图像,各帧之间包含一定的公共部分。为了利用深度图像进行三维重建,需要对图像进行分析,求解各帧之间的变换参数。深度图像的配准是以场景的公共部分为基准,把不同时间、角度、照度获取的多帧图像叠加匹配到统一的坐标系中。计算出相应的平移向量与旋转矩阵,同时消除冗余信息。点云配准除了会制约三维重建的速度,也会影响到模型的精细程度和全局效果。因此必须提升点云配准算法的性能。
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