在计算机内生成物体三维表示主要有两类方法。一类是使用几何建模软件通过人机交互生成人为控制下的物体三维几何模型，实景三维，另一类是通过一定的手段获取真实物体的几何形状。前者实现技术已经十分成熟，现有若干软件支持，比如:3DMAX、Maya、AutoCAD、UG等等，它们一般使用具有数学表达式的曲线曲面表示几何形状。后者一般称为三维重建过程，三维重建是指利用二维投影恢复物体三维信息(形状等)的数学过程和计算机技术，包括数据获取、预处理、点云拼接和特征分析等步骤。

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。

SLAM和三维重建有什么区别？

SLAM：同步定位与地图构建；定谁的位？相机的位，相机在机器人身上，就是定机器人的位。建谁的地图？相机经过地方的地图。二者结合，才能确定机器人在某个地图中的具体位置，和这个场景（地图）下的连续运动轨迹。

三维重建（SFM）：从运动恢复结构。我觉得更像是构建目标的三维模型。