表面生成的目的是为了构造物体的可视等值面，常用体素级方法直接处理原始灰度体数据。lorensen提出了---体素级重建算法：mc（marching cube，移动立方体）法。移动立方体法首先将数据场中八个位置相邻的数据分别存放在一个四面体体元的八个顶点处。对于一个边界体素上一条棱边的两个端点而言，当其值一个大于给定的常数t，另一个小于t时，则这条棱边上一定有等值面的一个顶点。然后计算该体元中十二条棱和等值面的交点，并构造体元中的三角面片，实景建模技术，所有的三角面片把体元分成了等值面内与等值面外两块区域。连接此数据场中的所有体元的三角面片，构成等值面。合并所有立方体的等值面便可生成完整的三维表面。
在计算机视觉中， 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全，因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易，实景三维建模， 其方法是先对---机进行标定，实景建模， 即计算出---机的图象坐标系与坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。常规的3d shape representation有以下四种：---图（depth）、点云（point cloud）、体素（voxel）、网格（mesh）。
slam和三维重建有什么区别？
slam：同步定位与地图构建；定谁的位？相机的位，相机在机器人身上，就是定机器人的位。建谁的地图？相机经过地方的地图。二者结合，才能确定机器人在某个地图中的具---置，和这个场景（地图）下的连续运动轨迹。
三维重建（sfm）：从运动恢复结构。我觉得更像是构建目标的三维模型。
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