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SDF值等于此体素到重建表面的zui小距离值。当SDF值大于零，表示该体素在表面前；当SDF小于零时，三维集群建模，表示该体素在表面后；当SDF值越接近于零，集群建模软件价格，表示该体素越贴近于场景的真实表面。KinectFusion技术虽然对场景的重建具有gao效实时的性能，三维集群建模软件，但是其可重建的空间范围却较小，主要体现在消耗了极大的空间用来存取数目繁多的体素。

为了解决体素占用大量空间的问题，Curless等人提出了TSDF (Truncated Signed Distance Field，武汉集群建模，截断符号距离场)算法，该方法只存储距真实表面较近的数层体素，而非所有体素。因此能够大幅降低KinectFusion的内存消耗，减少模型冗余点。

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三维重建是科研的前沿热点问题，也是计算机视觉、计算机图形学以及虚拟现实等领域中的共性科学问题与核心技术。 基于图像的三位重建融合了计算机视觉、数字图像处理和计算机图形学等多门学科的知识，是一套非常复杂的工程系统，涉及知识点多且杂，初学者不仅要具备深厚的数学功底，同时也需要熟练的C﹨C 编程能力，相较于其他视觉领域，三维重建的入门门槛要高很多。

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立体匹配是指根据所提取的特征来建立图像对之间的一种对应关系，也就是将同一物理空间点在两幅不同图像中的成像点进行一一对应起来。在进行匹配时要注意场景中一些因素的干扰，比如光照条件、噪声干扰、景物几何形状畸变、表面物理特性以及摄像机机特性等诸多变化因素。

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