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，按照一定的顺序或一次性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
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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，按照一定的顺序或一次性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。
经过配准后的深度信息仍为空间中散乱无序的点云数据，仅能展现景物的部分信息。因此必须对点云数据进行融合处理，以获得更加精细的重建模型。以Kinect传感器的初始位置为原点构造体积网格，网格把点云空间分割成很多的细小立方体，这种立方体叫做体素(Voxel)。通过为所有体素赋予SDF（Signed Distance Field，有效距离场）值，来隐式的模拟表面。
利用相机进行三维重建已经不是一个新鲜的话题，重建的三维环境用途很广泛，
比如检测识别目标，作为深度学习的输入，视觉SLAM。
目前，比较流行的是单、双目的重建。
稀疏重建：
通常是重建一些图像特征点的深度，这个在基于特征的视觉SLAM里比较常见，得到的特征点的深度可以用来计算相机位姿。稀疏重建在实际应用，比如检测，避障，不能满足需求。
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。
三角测距法是一种非接触式的测距方法，以三角测量原理为基础。红外设备以一定的角度向物体投射红外线，光遇到物体后发生反射并被CCD（Charge-coupled Device，电荷耦合元件）图像传感器所检测。
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