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实景三维-大势智慧(商家)

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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。









车载装置上装有雷达和gps/imu,雷达可以获取车载装置到扫描点的距离与偏角,这样就可以得到扫描点在gps坐标系中的三维坐标,而雷达与gps都在车载上,实景三维,两者的相对位置固定,于是又可以将点的gps坐标系中的坐标转换为雷达坐标系中的坐标,而雷达坐标系是可以转化为大地坐标系的,这样每个扫描点在gps坐标系中的坐标就转换为大地坐标系中的坐标。为了便于处理,再将大地坐标系中的坐标转换为本地坐标系中的坐标,事实上点云文件中的三维坐标指的是本地坐标系中的坐标。






表面生成的目的是为了构造物体的可视等值面,常用体素级方法直接处理原始灰度体数据。lorensen提出了---体素级重建算法:mcmarching cube,移动立方体法。移动立方体法首先将数据场中八个位置相邻的数据分别存放在一个四面体体元的八个顶点处。对于一个边界体素上一条棱边的两个端点而言,当其值一个大于给定的常数t,另一个小于t时,则这条棱边上一定有等值面的一个顶点。然后计算该体元中十二条棱和等值面的交点,并构造体元中的三角面片,所有的三角面片把体元分成了等值面内与等值面外两块区域。连接此数据场中的所有体元的三角面片,构成等值面。合并所有立方体的等值面便可生成完整的三维表面。








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