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，三维重建软件，要得到逼真的物体，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。
双目立体视觉重建，在实际应用情况优于其他基于视觉的三维重建方法，也逐渐出现在一部分商业化产品上; 不足的是运算量仍然偏大，而且在基线距离较大的情况下重建效果明显降低 。 作为计算机视觉的关键技术之一，立体视觉法也其弊端。例如，立体视觉需要假设空间的平面是正平面，而实际情况却与此相差甚远。除此之外，匹配还存在歧义性：对于一幅图像上的某些特征点，另外的图像可能存在若干个与之相似的特征点。那么如何选取适配的匹配点，显得较为棘手。除此之外，对于如相机运动参数的确定、大型场景重建需要获取多帧图像等问题，也---的影响了立体视觉的深层次应用。
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。
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