张振凯，胡正发,，张 伟，胡 敏，卢文豪，刘倩文

(1. 广东工业大学物理与光电工程学院, 广州 510000；2. 东源广工大现代产业协同创新研究院，广东 河源 517000)

0 引言

三维重建技术是将二维图像转换到三维空间特征的过程，广泛应用于机器人环境感知、虚拟现实、逆向工程、测绘工程等领域。常见三维重建的方式大致可分为三种：一种是利用激光、结构光、红外扫描仪等设备获取深度信息，生成激光点云，重建三维模型，这种方式使用的设备简单、精度相对较高[1-3]。第二种是基于多视几何原理，利用单目相机、双目相机等获取多幅图片或多视角图像序列，在进行特征配准之后生成三维点云，然后进行网格重建[4-6]。第三种是结合深度学习与多视几何实现单幅图像或多幅图像的三维重建[7]。尽管基于图像和多视几何进行三维重建速度快、对物体边缘和纹理比较敏感，但在重建连续曲面时的质量欠佳。而激光传感器由于可快速获取物体深度信息，测距精度高，不容易受环境光照影响，而受到国内外学者的广泛研究。文献[8]提出了由相机和2D激光测距仪组成的传感器平台，并利用平面校准图案的不同视图之间的约束，减小重建投影误差。文献[9]提出了一种基于激光和视觉数据的场景结构信息推断方法，利用3D视觉数据和2D激光扫描数据的融合可实现重建。文献[10]提出了一种利用激光扫描仪和数码相机对古建筑物进行快速三维重建的方案，获取从不同角度扫描的激光点云和一定重叠度的序列图像进行点云拼接与重建。……