三维重建与点云配准的关系
最近在研究结构光三维测量，主要原理是，投影装置将一个被周期函数调制的光栅条纹场投射在被测物体的表面，由于物体表面高度的变化，各点的光栅条纹的相位发生了偏移，由测量系统的光路结构中相位偏移量与表面高度的关系，可以由相位求解出物点的三维坐标。
在很多文献里面还有点云配准的研究，点云配准是指扫描采用装置获得的两组有重复区域的点云数据通过确定一个合适的坐标变换使两组数据点云在一个统一的坐标系下对齐以及合并。
我现在搞不懂结构光三维测量与点云配准到底有什么联系，结构光测量可以得到物体的三维数据，也可以说是一套点云数据，那再进行的点云配准时另一套的点云数据是怎么来的？那位高手是做结构光三维测量的，可以交流一下吗？
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结构光三维测量 基本原理是三角法。
他可以获得已测量平台坐标系为基准的被测物表面一些位置点的三维坐标，即为点云数据。
结构光测一个视图下的三维，如果需要得到多个视图下的三维信息的关系，就需要配准了，比如说要360度下的三维信息，就需要配准或者拼接吧
结构光三维测量也叫三维扫描，每测量或扫描一次只能获取一个点云（包含几十万或几百万个点），点云配准是指两个或两个以上的点云根据公共特征或标记进行最佳拟合。
简单的说，三维测量是获取三维数据，点云配准是分析处理这些三维数据，是两个不同的阶段，
对比的是你扫描的物件的点云数据，与你设计的CAD模型之间的偏差。
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