3D建模的原理
3D建模的过程实际上是一个三维重建过程，这个过程包括点云数据预处理、分割、三角网格化、网格渲染。
由于激光扫描获取的数据中常常伴有杂点或噪声，影响了后续的处理，因此为了获取完整的模型，需要对点云数据进行一定的预处理，常用的方法有滤波去噪、数据精简、数据插补等。
分割是指将整个点云聚类为多个点云，每个点云对应独立的物体对象。分割算法大体上是先选定一个点，利用kd树计算以该点为中心的球，球内的点都属于该物体，球的半径设为一个阈值，之后遍历该物体的其他点都这么处理，会将点云分割成一个一个的物体。
为了便于后续的网格渲染，需要提前将点云进行三角网格化，采用的算法通常是凸包或凹包算法。
以上几步基本上已经得出了点云的空间拓扑结构，集群建模软件价格，要得到逼真的物体，还需要网格渲染。网格渲染主要为纹理映射，就是将数码相机中的图像望网格上贴。
经过以上几步就完成了整个3D建模。
被动式三维重建技术，被动式一般利用周围环境如自然光的反射，三维集群建模软件，使用相机获取图像，然后通过特定算法计算得到物体的立体空间信息。
纹理恢复形状法
纹理法的基本理论为：作为图像视野中不断重复的视觉基元，纹理元覆盖在各个位置和方向上。当某个布满纹理元的物体被投射在平面上时，其相应的纹理元也会发生弯折与变化。例如透shi收缩变形使与图像平面夹角越小的纹理元越长，三维集群建模，投影变形会使离图像平面越近的纹理元越大。通过对图像的测量来获取变形，进而根据变形后的纹理元，集群建模，逆向计算出深度数据。SFT对物体表面纹理信息的要求严苛，需要了解成像投影中纹理元的畸变信息，应用范围较窄，只适合纹理特性确定等某些特殊情形。所有在实际使用中较为少见。
全局配准是使用整幅图像直接计算转换矩阵。通过对两帧精细配准结果，按照一定的顺序或一次性的进行多帧图像的配准。这两种配准方式分别称为序列配准（Sequential Registration）和同步配准（Simultaneous Registration）。
配准过程中，匹配误差被均匀的分散到各个视角的多帧图像中，达到削减多次迭代引起的累积误差的效果。值得注意的是，虽然全局配准可以减小误差，但是其消耗了较大的内存存储空间，大幅度提升了算法的时间复杂度。
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