常见的三维重建表达方式
深度图其每个像素值代表的是物体到相机xy平面的距离，3d实景建模，单位为 mm。
体素是三维空间中的一个有大小的点，一个小方块，相当于是三维空间种的像素。
点云是某个坐标系下的点的数据集。点包含了丰富的信息，包括三维坐标X，实景三维建模报价，Y，实景建模，Z、颜色、分类值、强度值、时间等等。在我看来点云可以将现实世界原子化，通过高精度的点云数据可以还原现实世界。万物皆点云，获取方式可通过三维激光扫描等。
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（SignedDistance Field，有效距离场）值，来隐式的模拟表面。
莫尔条纹在生活中比较常见，如两层薄薄的丝绸重叠在一起，即可以看到不规则的莫尔(Morie)条纹。基本原理是将两块等间隔排列的直线簇或曲线簇图案重叠起来，以非常小的角度进行相对运动来形成莫尔条纹。因光线的透射与遮挡而产生不同的明暗带，即莫尔条纹。莫尔条纹随着光栅的左右平移而发生垂直位移，此时产生的条纹相位信息体现了待测物体表面的深度信息，再通过逆向的解调函数，实景三维建模，实现深度信息的恢复。这种方法具有精度高、实时性强的优点，但是其对光照较为敏感，抗干扰能力弱。
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