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，实景三维，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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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。
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立体匹配是指根据所提取的特征来建立图像对之间的一种对应关系，也就是将同一物理空间点在两幅不同图像中的成像点进行一一对应起来。在进行匹配时要注意场景中一些因素的干扰，比如光照条件、噪声干扰、景物几何形状畸变、表面物理特性以及---机机特性等诸多变化因素。
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