大勢智慧是一家專注于真實世界三維數字化重建及三維數據服務的高新技術企業(yè)，公司在城市高精度三維建模、模型應用及語義化理解和文化遺產數字化保護領域具有先進的技術優(yōu)勢和豐富實踐經驗。

雙目視覺和多目視覺理論上可準確的恢復深度信息，但實際中，受拍攝條件的影響，精度無法得到保證。單目視覺只使用單一攝像機作為采集設備，具有低成本、易部署等優(yōu)點，但其存在固有的問題：單張圖像可能對應無數真實物理世界場景（病態(tài)），故使用單目視覺方法從圖像中估計深度進而實現(xiàn)三維重建的難度較大。

libpcl filters：如采樣、去除離群點、特征提取、擬合估計等數據實現(xiàn)過濾器；

libpcl features：實現(xiàn)多種三維特征，如曲面法線、曲率、邊界點估計、矩不變量、主曲率，PFH和FPFH特征，旋轉圖像、積分圖像，NARF描述子，RIFT，相對標準偏差，數據強度的篩選等等；

libpcl I/O：實現(xiàn)數據的輸入和輸出操作，例如點云數據文件（PCD）的讀寫；

libpcl segmentation：實現(xiàn)聚類提取，如通過采樣一致性方法對一系列參數模型（如平面、柱面、球面、直線等）進行模型擬合點云分割提取，提取多邊形棱鏡內部點云等等；

libpcl surface：實現(xiàn)表面重建技術，集群建模軟件，如網格重建、凸包重建、移動zui小二乘法平滑等；

libpcl register：實現(xiàn)點云配準方法，如ICP等；

libpclkeypoints：實現(xiàn)不同的關鍵點的提取方法，這可以用來作為預處理步驟，決定在哪兒提取特征描述符；

libpcl range ：實現(xiàn)支持不同點云數據集生成的范圍圖像。

對于多幀通過不同角度拍攝的景物圖像，各幀之間包含一定的公共部分。為了利用深度圖像進行三維重建，需要對圖像進行分析，求解各幀之間的變換參數。深度圖像的配準是以場景的公共部分為基準，把不同時間、角度、照度獲取的多幀圖像疊加匹配到統(tǒng)一的坐標系中。計算出相應的平移向量與旋轉矩陣，同時消除冗余信息。點云配準除了會制約三維重建的速度，也會影響到模型的精細程度和全局效果。因此必須提升點云配準算法的性能。

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