Ett antal tekniker har utvecklats för att rekonstruera ytor genom att integrera grupper av anpassade avståndsbilder. En önskvärd uppsättning egenskaper för sådana algoritmer inkluderar: inkrementell uppdatering, representation av riktningsosäkerhet, förmågan att fylla luckor i återuppbyggnaden och robusthet i närvaro av avvikande faktorer. Tidigare algoritmer har undergrupper av dessa egenskaper. I denna uppsats presenterar vi en volymetrisk metod för att integrera avståndsbilder som har alla dessa egenskaper. Vår volymetriska representation består av en kumulativ viktad distansfunktion. Genom att arbeta med en räckvidd bild i taget, vi först skanna-konvertera det till en distans funktion, sedan kombinera detta med de data som redan förvärvats med hjälp av en enkel additiv schema. För att uppnå utrymme effektivitet använder vi en run-long kodning av volymen. För att uppnå tidseffektivitet, vi samplar om intervallet bilden för att anpassa sig till voxel rutnätet och passera intervallet och voxel scanlines synkront. Vi genererar det sista grenröret genom att utvinna en isoyta från det volymetriska rutnätet. Vi visar att under vissa antaganden, är denna isoytan optimal i minsta kvadrat betydelse. För att fylla luckor i modellen tessellat vi över gränserna mellan regioner som ses vara tomma och regioner aldrig observeras. Med denna metod kan vi integrera ett stort antal seriebilder (så många som 70) som ger sömlösa modeller med hög detaljrikedom på upp till 2,6 miljoner trianglar.
Ett annat tillvägagångssätt presenterades av REF som använder en volymmässig representation av utrymmet och beräknar en kumulativ viktad avståndsfunktion från djupuppskattningarna.
A volumetric method for building complex models from range images
{'venue': "SIGGRAPH '96", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}