实景三维-大势智慧(图)

说三维重建首先要从计算机视觉讲起。计算机视觉包含两个基本方向，物体识别和三维重建。图像识别的突破性进展源自于2012年卷积***网络（CNN）的兴起。在此之前，计算机视觉的核1心研究方向是三维重建。因为在当时，对于图像的特征提取主要是通过三维重建的方法来定义和实现的。自2012年以来，图像的特征便逐渐由***网络来自动学习。

三维重建的应用是很广泛的，对于自动驾驶、VR、AR等应用领域应用来讲，三维重建是核1心技术，并且实时三维重建是必然趋势，因为我们生活在三维空间里，必须将虚拟世界***到三维，我们才可以和环境进行交互。

深度图像的获取

景物的深度图像由Kinect在Windows平台下拍摄获取，同时可以获取其对应的彩色的图像。为了获取足够多的图像，需要变换不同的角度来拍摄同一景物，以保证包含景物的全部信息。具体方案既可以是固定Kinect传感器来拍摄旋转平台上的物体；也可以是旋转Kinect传感器来拍摄固定的物体。

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***)相对比较容易， 其方法是先对摄像机进行标定， 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。

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***的技术优势和丰富实践经验。

精细配准是一种更深层次的配准方法。经过前一步粗配准，得到了变换估计值。将此值作为初始值，实景三维，在经过不断收敛与迭代的精细配准后，达到更加准确的效果。以经典的ICP算法为例，该算法首先计算初始点云上所有点与目标点云的距离，保证这些点和目标点云的***近点相互对应，同时构造残差平方和的目标函数。