立体视觉法（Stereoscopic）传统的立体成像系统使用两个放在一起的摄影机，平行注视待重建之物体。此方法在概念上，类似人类借由双眼感知的视频相叠推算深度[1]（当然实际上人脑对深度信息的感知历程复杂许多），若已知两个摄影机的彼此间距与焦距长度，而截取的左右两张图片又能成功叠合，则深度信息可迅速推得。此法须仰赖有效的图片像素匹配分析（correspondenceanalysis），一般使用区块比对（blockmatching）或对极几何（epipolargeometry）算法达成。使用两个摄影机的立体视觉法又称做双眼视觉法（binocular），另有三眼视觉（trinocular）与其他使用更多摄影机的延伸方法。此法之后由Woodham派生出立体光学法。徐州代理高精度反向定位扫描仪发展现状

轮廓法此类方法是使用一系列物体的轮廓线条构成三维形体。当物体的部分表面无法在轮廓线上展现时，重建后将丢失三维信息。常见的方式是将待测物放置于电动转盘上，每次旋转一小角度后拍摄其视频，再经由视频处理技巧去除背景并取出轮廓线条，搜集各角度之轮廓线后即可“刻划”成三维模型。用户辅助另外有些方法在重建过程中需要用户提供信息，借助人类视觉系统之独特性能，辅助完成重建程序。这些方式都是基于照片摄影原理，针对同个物体拍摄视频以推算三维信息。另一种类似的方式是全景重建（panoramicreconstruction），乃是在定点上拍摄四周视频使之得以重建场景环境。南通推广高精度反向定位扫描仪互惠互利光滑程度（smoothness）以及更多限制来求得精确的解。

三维扫描仪分类为接触式（contact）与非接触式（non-contact）两种，后者又可分为主动扫描（active）与被动扫描（passive），这些分类下又细分出众多不同的技术方法。使用可见光视频达成重建的方法，又称做基于机器视觉（vision-based）的方式，是***机器视觉研究主流之一。接触式扫描接触式三维扫描仪透过实际触碰物体表面的方式计算深度，如座标测量机（CMM,CoordinateMeasuringMachine）即典型的接触式三维扫描仪。此方法相当精确，常被用于工程制造产业，然而因其在扫描过程中必须接触物体，待测物有遭到探针破坏损毁之可能，因此不适用于高价值对象如古文物、遗迹等的重建作业。此外，相较于其他方法接触式扫描需要较长的时间，现今**快的座标测量机每秒能完成数百次测量，而光学技术如激光扫描仪运作频率则高达每秒一万至五百万次。

调变光（ModulatedLighting）调变光三维扫描仪在时间上连续性的调整光线的强弱，常用的调变方式是周期性的正弦波。借由观察视频每个像素的亮度变化与光的相位差，即可推算距离深度。调变光源可采用激光或投影机，而激光光能达到极高之精确度，然而这种方法对于噪声相当敏感。非接触被动式扫描被动式扫描仪本身并不发射任何辐射线（如激光），而是以测量由待测物表面反射周遭辐射线的方法，达到预期的效果。由于环境中的可见光辐射，是相当容易获取并利用的，大部分这类型的扫描仪以侦测环境的可见光为主。但相对于可见光的其他辐射线，如红外线，也是能被应用于这项用途的。因为大部分情况下，被动式扫描法并不需要规格太特殊的硬件支持，这类被动式产品往往相当便宜。另有三眼视觉（trinocular）与其他使用更多摄影机的延伸方法。

早期由B.K.P.Horn等学者提出，使用视频像素的亮度值代入预先设计之色度模型中求解，方程式之解即深度信息。由于方程组中的未知数多过限制条件，因此须借由更多假设条件缩小解集之范围。例如加入表面可微分性质（differentiability）、曲率限制（curvatureconstraint）、光滑程度（smoothness）以及更多限制来求得精确的解。此法之后由Woodham派生出立体光学法。立体光学法（PhotometricStereo）为了弥补光度成形法中单张照片提供之信息不足，立体光学法采用一个相机拍摄多张照片，这些照片的拍摄角度是相同的，其中的差别是光线的照明条件。**简单的立体光学法使用三盏光源，从三个不同的方向照射待测物，每次*打开一盏光源。借助人类视觉系统之独特性能，辅助完成重建程序。盐城巨型高精度反向定位扫描仪排行榜

其中涉及多种三维比对（3D-matching）方法。徐州代理高精度反向定位扫描仪发展现状

此法须仰赖有效的图片像素匹配分析（correspondenceanalysis），一般使用区块比对（blockmatching）或对极几何（epipolargeometry）算法达成。使用两个摄影机的立体视觉法又称做双眼视觉法（binocular），另有三眼视觉（trinocular）与其他使用更多摄影机的延伸方法。色度成形法（ShapefromShading）早期由B.K.P.Horn等学者提出，使用视频像素的亮度值代入预先设计之色度模型中求解，方程式之解即深度信息。由于方程组中的未知数多过限制条件，因此须借由更多假设条件缩小解集之范围。例如加入表面可微分性质（differentiability）、曲率限制（curvatureconstraint）、光滑程度（smoothness）以及更多限制来求得精确的解。此法之后由Woodham派生出立体光学法。徐州代理高精度反向定位扫描仪发展现状

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