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，要得到逼真的物体，实景三维，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。
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---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。
精细配准是一种更深层次的配准方法。经过---步粗配准，得到了变换估计值。将此值作为初始值，在经过不断收敛与迭代的精细配准后，达到准确的效果。以---的icp算法为例，该算法首先计算初始点云上所有点与目标点云的距离，---这些点和目标点云的zui近点相互对应，同时构造残差平方和的目标函数。icp算法能够获得精正确无误的配准结果，对自由形态曲面配准问题具有重要意义。另外还有如saa（simulate anneal arithmetic，模拟退火）算法、ga（genetic algorithm，遗传）算法等也有各自的特点与使用范畴。
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