技术总结
本发明公开了一种基于GPU及面向深度图像的实时三维重构方法，方法的计算在GPU上进行，包括数据预处理阶段、数据配准阶段、数据融合阶段和三维模型提取阶段；其中，数据预处理阶段包括数据截断、数据滤波和数据分层；数据配准阶段设置为用于求解深度图像数据在全局坐标下的位姿；数据融合阶段设置为用于将深度图像数据融合到改进的三维截断有向距离场模型中；三维模型提取阶段设置为从改进的三维截断有向距离场模型中提取出三维网格模型。有效地利用GPU多线程并行处理的特点，在GPU上实现实时三维重构，在保证高精度的前提下实现实时三维模型重构。
技术研发人员：张新宇;周响南
受保护的技术使用者：华东师范大学
文档号码：201610945412
技术研发日：2016.11.02
技术公布日：2017.03.15