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， 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。
tof相机容易受到环境因素的影响，3d云建模，如混合像素、外界光源等，导致景物---不准确；系统误差与随机误差对测量结果的影响很大，需要进行后期数据处理，云建模，主要体现在场景像素点的位置重合上。
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。
主动式三维重建技术之三角测距法
三角测距法是一种非接触式的测距方法，以三角测量原理为基础。红外设备以一定的角度向物体投射红外线，光遇到物体后发生反射并被ccd（charge-coupled device，电荷耦合元件）图像传感器所检测。随着目标物体的移动，此时获取的反射光线也会产生相应的偏移值。根据发射角度、偏移距离、中心矩值和位置关系，便能计算出发射qi到物体之间的距离。三角测距法在测量、地形勘探等领域中应用广泛。
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