廣州智慧自然資源服務(wù)為先「大勢智慧」

莫爾條紋在生活中比較常見，如兩層薄薄的絲綢重疊在一起，即可以看到不規(guī)則的莫爾(Morie)條紋。基本原理是將兩塊等間隔排列的直線簇或曲線簇圖案重疊起來，以非常小的角度進行相對運動來形成莫爾條紋。因光線的透射與遮擋而產(chǎn)生不同的明暗帶，即莫爾條紋。莫爾條紋隨著光柵的左右平移而發(fā)生垂直位移，此時產(chǎn)生的條紋相位信息體現(xiàn)了待測物體表面的深度信息，再通過逆向的解調(diào)函數(shù)，實現(xiàn)深度信息的恢復(fù)。這種方法具有精度高、實時性強的優(yōu)點，但是其對光照較為敏感，抗干擾能力弱。

大勢智慧是一家專注于真實世界三維數(shù)字化重建及三維數(shù)據(jù)服務(wù)的高新技術(shù)企業(yè)，公司在城市高精度三維建模、模型應(yīng)用及語義化理解和文化遺產(chǎn)數(shù)字化保護領(lǐng)域具有先進的技術(shù)優(yōu)勢和豐富實踐經(jīng)驗。

深度值指的目標(biāo)物體與測量器材之間的距離。深度值的大小只與距離有關(guān)，而與環(huán)境、光線、方向等因素?zé)o關(guān)，所以深度圖像能夠真實準(zhǔn)確的體現(xiàn)景物的幾何深度信息。通過建立物體的空間模型，能夠為深層次的計算機視覺應(yīng)用提供更堅實的基礎(chǔ)。

全局配準(zhǔn)是使用整幅圖像直接計算轉(zhuǎn)換矩陣。通過對兩幀精細(xì)配準(zhǔn)結(jié)果，按照一定的順序或一次性的進行多幀圖像的配準(zhǔn)。這兩種配準(zhǔn)方式分別稱為序列配準(zhǔn)（Sequential Registration）和同步配準(zhǔn)（Simultaneous Registration）。

配準(zhǔn)過程中，匹配誤差被均勻的分散到各個視角的多幀圖像中，達(dá)到削減多次迭代引起的累積誤差的效果。值得注意的是，雖然全局配準(zhǔn)可以減小誤差，但是其消耗了較大的內(nèi)存存儲空間，大幅度提升了算法的時間復(fù)雜度。