三维集群建模 大势智慧欢迎来电

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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。

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。

这种信号可以是超声波，也可以是红外线等。飞行时间法相较于立体视觉法而言，具有不受基线长度限制、与纹理无关、成像速度快等特点。但是其也有一定的缺点。首先，ToF相机的分辨率非常低。其次，ToF相机容易受到环境因素的影响，三维集群建模，如混合像素、外界光源等，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。

深度图像的获取

景物的深度图像由Kinect在Windows平台下拍摄获取，同时可以获取其对应的彩色的图像。为了获取足够多的图像，需要变换不同的角度来拍摄同一景物，以保证包含景物的全部信息。具体方案既可以是固定Kinect传感器来拍摄旋转平台上的物体；也可以是旋转Kinect传感器来拍摄固定的物体。

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， 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。

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顶点处。对于一个边界体素上一条棱边的两个端点而言，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顶点。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，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。

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