三维深度信息的配准按不同的图像输入条件与重建输出需求被分为：粗糙配准、精细配准和全局配准等三类方法。粗糙配准研究的是多帧从不同角度采集的深度图像。首先提取两帧图像之间的特征点，这种特征点可以是直线、拐点、曲线曲率等显式特征，也可以是自定义的符号、旋转图形、轴心等类型的特征。随后根据特征方程实现初步的配准。粗糙配准后的点云和目标点云将处于同一尺度(像素采样间隔)与参考坐标系内，通过自动记录坐标，得到粗匹配初始值。
libpcl filters：如采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等数据实现过滤器；
libpcl features：实现多种三维特征，如曲面法线、曲率、边界点估计、矩不变量、主曲率，PFH和FPFH特征，旋转图像、积分图像，NARF描述子，RIFT，相对标准偏差，数据强度的筛选等等；
libpcl I/O：实现数据的输入和输出操作，例如点云数据文件（PCD）的读写；
libpcl segmentation：实现聚类提取，如通过采样一致性方法对一系列参数模型（如平面、柱面、球面、直线等）进行模型拟合点云分割提取，提取多边形棱镜内部点云等等；
libpcl surface：实现表面重建技术，如网格重建、凸包重建、移动zui小二乘法平滑等；
libpcl register：实现点云配准方法，如ICP等；
libpclkeypoints：实现不同的关键点的提取方法，这可以用来作为预处理步骤，决定在哪儿提取特征描述符；
libpcl range ：实现支持不同点云数据集生成的范围图像。
半稠密重建：
通常是重建图像纹理或梯度比较明显的区域，这些区域特征比较鲜明。半稠密重建在直接法视觉SLAM里比较常见。重建的三维点云相对稠密，可以满足部分应用需求。
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。
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。
以上信息由专业从事的大势智慧于2023/1/31 13:20:25发布
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