孙晓明，任 磊

（浙江理工大学信息学院，浙江杭州 310018）

0 引言

三维重建是计算机视觉、计算机图像学领域的研究热点，旨在从二维图像数据集或场景视频中获得三维数据模型，以三维立体信息展示。随着科技的发展，智能手机硬件集成度不断提高，尤其是相机小型化、集成化，使移动端拥有良好的场景信息采集能力。高效、准确的三维重建技术在众多领域得到应用，如虚拟现实（Virtual Reality，VR）、增强现实（Augmented Reality，AR）、智慧城市、军事作战、文物保护和地图构建等。基于RGB-D 的三维重建技术不仅限于静态场景重建，在动态重建方面也取得长足进展。

Roberts［1］在1963 年首次使用计算机视觉方法从二维图像中获取三维信息，从此三维重建技术不断发展，成果显著。基于移动端的三维重建利用智能手机的传感器同时进行惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）数据、RGB 图像和深度图像采集，实时重建三维立体场景。2010 年，微软开始使用Kinect 进行相关开发，之后，陆续出现Intel RealSense、PrimeSense Carmine、Google Tango 等类似深度相机。RGB-D 的实时重建在计算机视觉领域及计算机图像学领域引起巨大反响。此后，在静态、动态场景重建方面涌现出众多切实有效的算法。

1 传感器（深度相机）

随着计算机视觉技术的不断发展，采用深度相机进行动作识别、场景、建模等相关应用越来越多。彩色相机拍摄的图片得到相机视角内的场景颜色信息并记录下来，却不包括深度信息，而深度相机能够获取场景的深度信息，解决了该问题。通过获取的深度图像，人们能准确知道图像中每……