经过配准后的---信息仍为空间中散乱无序的点云数据,仅能展现景物的部分信息。因此必须对点云数据进行融合处理,以获得精细的重建模型。以kinect传感器的初始位置为---构造体积网格,网格把点云空间分割成很多的细小立方体,这种立方体叫做体素(voxel)。通过为所有体素赋予sdf(signed distance field,有效距离场)值,来隐式的模拟表面。
sdf值等于此体素到重建表面的zui小距离值。当sdf值大于零,表示该体素在表面前;当sdf小于零时,表示该体素在表面后;当sdf值越接近于零,表示该体素越贴近于场景的真实表面。kinectfusion技术虽然对场景的重建具有gao效实时的性能,但是其可重建的空间范围却较小,主要体现在消耗了---的空间用来存取数目繁多的体素。
为了解决体素占用大量空间的问题,curless等人提出了tsdf (truncated signed distance field,截断符号距离场)算法,该方法只存储距真实表面较近的数层体素,而非所有体素。因此能够大幅降低kinectfusion的内存消耗,减少模型冗余点。
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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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