三维深度信息的配准按不同的图像输入条件与重建输出需求被分为：粗糙配准、精细配准和全局配准等三类方法。粗糙配准研究的是多帧从不同角度采集的深度图像。首先提取两帧图像之间的特征点，这种特征点可以是直线、拐点、曲线曲率等显式特征，也可以是自定义的符号、旋转图形、轴心等类型的特征。随后根据特征方程实现初步的配准。粗糙配准后的点云和目标点云将处于同一尺度(像素采样间隔)与参考坐标系内，通过自动记录坐标，得到粗匹配初始值。
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彩色的图像也叫作RGB图像，R、G、B三个分量对应于红、绿、蓝三个通道的颜色，它们的叠加组成了图像像素的不同灰度级。RGB颜色空间是构成多彩现实世界的基础。深度图像又被称为距离图像，西安云建模，与灰度图像中像素点存储亮度值不同，其像素点存储的是该点到相机的距离，云建模系统，即深度值。
半稠密重建：
通常是重建图像纹理或梯度比较明显的区域，在线云建模，这些区域特征比较鲜明。半稠密重建在直接法视觉SLAM里比较常见。重建的三维点云相对稠密，可以满足部分应用需求。
稠密重建：
稠密重建是对整个图像或者图像中的绝大部分像素进行重建。与稀疏、半稠密相比，稠密重建对场景的三维信息理解更quan面，三维云建模，更能符合应用需求。但是，由于要重建的点云数量太多，相对耗时。
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