大勢智慧是一家專注于真實(shí)世界三維數(shù)字化重建及三維數(shù)據(jù)服務(wù)的高新技術(shù)企業(yè)，公司在城市高精度三維建模、模型應(yīng)用及語義化理解和文化遺產(chǎn)數(shù)字化保護(hù)領(lǐng)域具有***的技術(shù)優(yōu)勢和豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

彩色的圖像也叫作RGB圖像，R、G、B三個(gè)分量對應(yīng)于紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的顏色，它們的疊加組成了圖像像素的不同灰度級。RGB顏色空間是構(gòu)成多彩現(xiàn)實(shí)世界的基礎(chǔ)。深度圖像又被稱為距離圖像，與灰度圖像中像素點(diǎn)存儲亮度值不同，其像素點(diǎn)存儲的是該點(diǎn)到相機(jī)的距離，即深度值。

雙目立體視覺重建，在實(shí)際應(yīng)用情況優(yōu)于其他基于視覺的三維重建方法，也逐漸出現(xiàn)在一部分商業(yè)化產(chǎn)品上; 不足的是運(yùn)算量仍然偏大，而且在基線距離較大的情況下重建效果明顯降低 。 作為計(jì)算機(jī)視覺的關(guān)鍵技術(shù)之一，立體視覺法也其弊端。例如，立體視覺需要假設(shè)空間的平面是正平面，三維集群建模軟件，而實(shí)際情況卻與此相差甚遠(yuǎn)。除此之外，匹配還存在歧義性：對于一幅圖像上的某些特征點(diǎn)，另外的圖像可能存在若干個(gè)與之相似的特征點(diǎn)。那么如何選取適配的匹配點(diǎn)，顯得較為棘手。除此之外，對于如相機(jī)運(yùn)動(dòng)參數(shù)的確定、大型場景重建需要獲取多幀圖像等問題，也極大的影響了立體視覺的深層次應(yīng)用。

SDF值等于此體素到重建表面的***小距離值。當(dāng)SDF值大于零，表示該體素在表面前；當(dāng)SDF小于零時(shí)，表示該體素在表面后；當(dāng)SDF值越接近于零，表示該體素越貼近于場景的真實(shí)表面。KinectFusion技術(shù)雖然對場景的重建具有g(shù)ao效實(shí)時(shí)的性能，但是其可重建的空間范圍卻較小，主要體現(xiàn)在消耗了極大的空間用來存取數(shù)目繁多的體素。

為了解決體素占用大量空間的問題，Curless等人提出了TSDF (Truncated Signed Distance Field，截?cái)喾柧嚯x場)算法，該方法只存儲距真實(shí)表面較近的數(shù)層體素，而非所有體素。因此能夠大幅降低KinectFusion的內(nèi)存消耗，減少模型冗余點(diǎn)。

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