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。
libpcl filters：如采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等数据实现过滤器；
libpcl features：实现多种三维特征，重建农场，如曲面法线、曲率、边界点估计、矩不变量、主曲率，PFH和FPFH特征，旋转图像、积分图像，NARF描述子，RIFT，相对标准偏差，数据强度的筛选等等；
libpcl I/O：实现数据的输入和输出操作，例如点云数据文件（PCD）的读写；
libpcl segmentation：实现聚类提取，如通过采样一致性方法对一系列参数模型（如平面、柱面、球面、直线等）进行模型拟合点云分割提取，提取多边形棱镜内部点云等等；
libpcl surface：实现表面重建技术，如网格重建、凸包重建、移动zui小二乘法平滑等；
libpcl register：实现点云配准方法，如ICP等；
libpclkeypoints：实现不同的关键点的提取方法，重建农场价格，这可以用来作为预处理步骤，决定在哪儿提取特征描述符；
libpcl range ：实现支持不同点云数据集生成的范围图像。
双目重建通常又称之为，立体匹配、双目匹配、双目立体视觉、静态匹配等。
根据所用的相机差异，比如zhen孔相机、鱼眼相机，实现略有差别。根据重建时匹配方式的不同，又可以分为全局、本全局、局部匹配。
其过程可描述如下：利用左右相机得到的两幅矫正图像，通过一幅图在另一幅图上找匹配，然后根据三角测量原理恢复出环境三维信息。在鱼眼相机的匹配中，重建农场设备，也有不矫正图像，直接匹配的做法，这样做需要计算图像极线。
由于整个匹配的过程只需一个时刻的左右图像，所以也有人称为静态立体视觉。
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