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目前，在计算机视觉领域，越来越多的高精度三维重建方法以及实时定位和地图构建（SLAM）算法正在被提出用来对三维世界进行描述和分析。在计算机图形领域，快速和精细的三维建模与逼真的人机交互使得三维模型带给人超越真实的感受。白动驾驶、机器人自主行走、虚拟现实和增强现实等应用场景中，三维数据被广泛地用来满足各种需求。三维数据的拼接与融合是对三维数据进行处理和建模抽象的重要步骤。通过三维数据的拼接与融合，局部三维数据得以整合，可以得到全面反应采集对象特征的全局模型。
三维数据的获取方式有很多，包括主动式的方式，如激光闭、红外测量；也包括被动式的方式，如视觉系统测量。主动式的方式通常可以获得较为准确的深度信息。然而，由于缺乏被测量对象的纹理信息，在三维拼接和融合中难以借助纹理信息对深度信息进行更好的处理。被动式的方式中，尤其是针对于视觉系统的三维拼接与融合，可以有效的利用纹理信息对拼接和融合进行促进。在自动驾驶，机器人自主行走领域，使用视觉系统对地图信息进行重建，利用三维拼接和融合技术得到信息更为全面的地图，可以为后续的场景识别与定位，障碍物判断提供基础。
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