对于多帧通过不同角度拍摄的景物图像，云建模系统，各帧之间包含一定的公共部分。为了利用深度图像进行三维重建，需要对图像进行分析，求解各帧之间的变换参数。深度图像的配准是以场景的公共部分为基准，把不同时间、角度、照度获取的多帧图像叠加匹配到统一的坐标系中。计算出相应的平移向量与旋转矩阵，同时消除冗余信息。点云配准除了会制约三维重建的速度，也会影响到模型的精细程度和全局效果。因此必须提升点云配准算法的性能。

三维扫描是指集光、机、电和计算机技术于一体的高新技术，云建模，主要用于对物体空间外形和结构及色彩进行扫描，以获得物体表面的空间坐标。它的重要意义在于能够将实物的立体信息转换为计算机能直接处理的数字信号，云建模服务，为实物数字化提供了相当方便快捷的手段。三维扫描技术能实现非接触测量，且具有速度快、精度高的优点。而且其测量结果能直接与多种软件接口，这使它在CAD、CAM、CIMS等技术应用日益普及的今天很受欢迎。

在计算机视觉中， 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全，因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易， 其方法是先对摄像机进行标定， 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。常规的3D shape representation有以下四种：深度图（depth）、点云（point cloud）、体素（voxel）、网格（mesh）。