视觉三维重建技术对比与核心理论解析
基于视觉的三维重建技术按工作原理分为主动视觉和被动视觉两大类。主动视觉通过发射激光、结构光等信号测量深度，被动视觉则依靠相机拍摄图像进行逆向建模。该技术广泛应用于人工智能、机器人、无人驾驶、虚拟现实等领域。
本文摘自：郑太雄， 黄帅， 李永福， 冯明驰. 基于视觉的三维重建关键技术研究综述. 自动化学报， 2020, 46(4): 631-652. doi: 10.16383/j.aas.2017.c170502
三维重建技术经过数十年的发展，已经取得了巨大的成功，尤其是在基于视觉的三维重建领域，它通过相机等设备获取物体的二维图像信息，再经过分析处理，最终重建出真实物体的三维轮廓。这种技术具有速度快、实时性好、成本低等优点，被广泛应用于人工智能、机器人、无人驾驶、SLAM（同步定位与地图构建）、虚拟现实和3D打印等热门领域。为了帮助您快速掌握这一技术的核心，下面将系统梳理主动视觉与被动视觉两大主流方法。
三维重建技术的分类
三维重建技术按工作原理主要分为两类：基于主动视觉的三维重建和基于被动视觉的三维重建。其详细分类如下图所示：
各类技术的特点与适用场景可通过下表快速对比：
基于主动视觉的三维重建技术
主动视觉法通过主动向物体发射激光、结构光、脉冲光等信号，并接收返回信号来测量深度。主要包括以下六种技术：
1. 激光扫描法
激光扫描法利用激光测距仪发射光束到物体表面，根据接收信号与发送信号的时间差计算距离，从而获得物体的大小和形状。这种方法精度高，但扫描速度相对较慢，适用于静态物体的精细建模。
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