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三维---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---同角度采集的---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，3d建模云计算，通过自动记录坐标，得到粗匹配初始值。

大势智慧是一家---于真实三维数字化重建及三维数据服务的---企业，公司在城市---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---的技术优势和丰富实践经验。

三维重建的分类根据采集设备是否主动发射测量信号，分为两类：基于主动视觉理论和基于被动视觉的三维重建方法。

主动视觉三维重建方法：主要包括结构光法和激光扫描法。

被动视觉三维重建方法：被动视觉只使用---机采集三维场景得到其投影的二维图像，根据图像的纹理分布等信息恢复---信息，进而实现三维重建。