三维云建模 武汉云建模 大势智慧

大势智慧是一家专注于真实世界三维数字化重建及三维数据服务的高新技术企业，公司在城市高精度三维建模、模型应用及语义化理解和文化遗产数字化保护领域具有先进的技术优势和丰富实践经验。

立体匹配是指根据所提取的特征来建立图像对之间的一种对应关系，也就是将同一物理空间点在两幅不同图像中的成像点进行一一对应起来。在进行匹配时要注意场景中一些因素的干扰，比如光照条件、噪声干扰、景物几何形状畸变、表面物理特性以及摄像机机特性等诸多变化因素。

3d建模的原理

3d建模的过程实际上是一个三维重建过程，这个过程包括点云数据预处理、分割、三角网格化、网格渲染。

由于激光扫描获取的数据中常常伴有杂点或噪声，影响了后续的处理，因此为了获取完整的模型，武汉云建模，需要对点云数据进行一定的预处理，常用的方法有滤波去噪、数据精简、数据插补等。

分割是指将整个点云聚类为多个点云，每个点云对应独立的物体对象。分割算法大体上是先选定一个点，利用kd树计算以该点为中心的球，球内的点都属于该物体，球的半径设为一个阈值，之后遍历该物体的其他点都这么处理，会将点云分割成一个一个的物体。

为了便于后续的网格渲染，需要提前将点云进行三角网格化，采用的算法通常是凸包或凹包算法。

以上几步基本上已经得出了点云的空间拓扑结构，要得到逼真的物体，还需要网格渲染。网格渲染主要为纹理映射，就是将数码相机中的图像望网格上贴。

经过以上几步就完成了整个3d建模。

sdf值等于此体素到重建表面的zui小距离值。当sdf值大于零，表示该体素在表面前；当sdf小于零时，表示该体素在表面后；当sdf值越接近于零，云建模软件，表示该体素越贴近于场景的真实表面。kinectfusion技术虽然对场景的重建具有gao效实时的性能，但是其可重建的空间范围却较小，云建模系统，主要体现在消耗了极大的空间用来存取数目繁多的体素。

为了解决体素占用大量空间的问题，curless等人提出了tsdf (truncated signed distancefield，截断符号距离场)算法，该方法只存储距真实表面较近的数层体素，而非所有体素。因此能够大幅降低kinectfusion的内存消耗，减少模型冗余点。

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