三维深度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从不同角度采集的深度图像。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，实景建模，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，3d实景建模，得到粗匹配初始值。
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彩色的图像也叫作RGB图像，R、G、B三个分量对应于红、绿、蓝三个通道的颜色，它们的叠加组成了图像像素的不同灰度级。RGB颜色空间是构成多彩现实世界的基础。深度图像又被称为距离图像，与灰度图像中像素点存储亮度值不同，其像素点存储的是该点到相机的距离，即深度值。
点云数据通常出现在逆向工程中，是由测距设备获取的物体表面的信息集合。其扫描资料以点的形式进行记录，这些点既可以是三维坐标，实景建模软件，也可以是颜色或者光照强度等信息。通常所使用的点云数据一般包括点坐标精度、空间分辨率和表面法向量等内容。点云一般以PCD格式进行保存，这种格式的点云数据可操作性较强，同时能够提高点云配准融合的速度。
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