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，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，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。
---图像的获取
景物的---图像由kinect在windows平台下拍摄获取，同时可以获取其对应的彩色的图像。为了获取足够多的图像，需要变换不同的角度来拍摄同一景物，以---包含景物的全部信息。具体方案既可以是固定kinect传感器来拍摄旋转平台上的物体；也可以是旋转kinect传感器来拍摄固定的物体。
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，实景三维，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， 其方法是先对---机进行标定， 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。
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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