对于多帧通过不同角度拍摄的景物图像，各帧之间包含一定的公共部分。为了利用---图像进行三维重建，需要对图像进行分析，三维实景建模，求解各帧之间的变换参数。---图像的配准是以场景的公共部分为基准，把不同时间、角度、照度获取的多帧图像叠加匹配到统一的坐标系中。计算出相应的平移向量与旋转矩阵，实景建模，同时消除冗余信息。点云配准除了会制约三维重建的速度，也会影响到模型的精细程度和全局效果。因此必须提升点云配准算法的性能。
常见的三维重建表达方式
---图其每个像素值代表的是物体到相机xy平面的距离，单位为 mm。
体素是三维空间中的一个有大小的点，实景建模软件，一个小方块，相当于是三维空间种的像素。
点云是某个坐标系下的点的数据集。点包含了丰富的信息，包括三维坐标x，y，z、颜色、分类值、强度值、时间等等。在我看来点云可以将现实原子化，通过---的点云数据可以还原现实。万物皆点云，获取方式可通过三维激光扫描等。
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，实景建模技术，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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