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TSDF (截断符号距离函数)
体积表示，编码了到最近表面的符号距离，并被截断以限制空间影响和优化存储。TSDF 特别适用于深度测量的实时融合。
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深度图融合
集成多张深度图以创建一致的3D表示的过程，通过处理遮挡和不确定性。根据观察角度和测量质量进行加权融合，可提高重建的鲁棒性。
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帧到模型跟踪
实时跟踪，将每一帧新图像对齐到已构建的3D模型上，而不是仅对齐上一帧图像。这种方法减少了累积漂移，并保持了重建的整体一致性。
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实时网格重建
从体积数据或点云生成连续表面网格，并保持在视频帧率。技术包括优化的 Marching Cubes、加速的泊松重建或基于图割的方法。
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神经隐式表示
通过神经网络编码连续的3D表面，学习一个描述空间占用的隐式符号函数。这些表示允许进行连续且详细的重建，并具有最优内存占用，适用于实时流式传输。
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光度一致性
约束确保重建的点在不同视角下具有一致的光度外观。该度量通过利用观察到的强度变化来指导重建的优化。
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GPU 加速管线
完全针对 GPU 并行执行进行了优化的处理架构，达到实时交互所需的 30fps+。三角化和渲染等关键步骤受益于数千个 SIMD 核心。
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动态场景重建
将重建技术扩展到包含运动物体的场景，需要对静态和动态部分进行单独分割和跟踪。混合方法实时地结合了刚性和可变形模型。
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体积融合
增量融合深度测量，形成一个逐帧更新的独特体积表示。这种加权方法可以处理测量噪声，并逐步构建鲁棒模型。
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