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- 发布时间
- 2022-12-28 12:08:53
经过配准后的深度信息仍为空间中散乱无序的点云数据,仅能展现景物的部分信息。因此必须对点云数据进行融合处理,以获得更加精细的重建模型。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。
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。
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。
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,三维集群建模,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。
稠密重建:
稠密重建是对整个图像或者图像中的绝大部分像素进行重建。与稀疏、半稠密相比,稠密重建对场景的三维信息理解更quan面,更能符合应用需求。但是,由于要重建的点云数量太多,相对耗时。