三维---信息的配准按不同的图像输入条件与重建输出需求被分为:粗糙配准、精细配准和全局配准等三类方法。粗糙配准研究的是多帧---同角度采集的---图像。首先提取两帧图像之间的特征点,这种特征点可以是直线、拐点、曲线曲率等显式特征,也可以是自定义的符号、旋转图形、轴心等类型的特征。随后根据特征方程实现初步的配准。粗糙配准后的点云和目标点云将处于同一尺度(像素采样间隔)与参考坐标系内,通过自动记录坐标,得到粗匹配初始值。
大势智慧是一家---于真实三维数字化重建及三维数据服务的---企业,公司在城市---三维建模、模型应用及语义化理解和文化遗产数字化保护领域具有---的技术优势和丰富实践经验。
双目视觉和多目视觉理论上可准确的恢复---信息,但实际中,三维重建服务,受拍摄条件的影响,精度无法得到---。单目视觉只使用单一---机作为采集设备,具有低成本、易部署等优点,但其存在固有的问题:单张图像可能对应---真实物理场景(病态),故使用单目视觉方法从图像中估计---进而实现三维重建的难度较大。
全局配准是使用整幅图像直接计算转换矩阵。通过对两帧精细配准结果,按照一定的顺序或---的进行多帧图像的配准。这两种配准方式分别称为序列配准(sequential registration)和同步配准(simultaneous registration)。
配准过程中,匹配误差被均匀的分散到各个视角的多帧图像中,达到削减多次迭代引起的累积误差的效果。值得注意的是,虽然全局配准可以减小误差,但是其消耗了较大的内存存储空间,大幅度提升了算法的时间复杂度。
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