三维重建是将从不同视角或传感器获得的二维图像或点云数据转换成三维模型的过程。常见的三维重建方法包括泊松重建、Delaunay三角剖分和表面重建等。
泊松重建
是一种基于无网格表示的三维重建技术，它可以高效地将非结构化点云数据转换为三角网格模型。泊松重建的主要思想是通过求解泊松方程来重建平滑的曲面。该算法首先对点云进行采样和法向估计，然后利用Poisson surface reconstruction算法生成三角网格模型。PCL库中实现了pcl::Poisson类来进行泊松重建，其函数名为performReconstruction()。
Delaunay三角剖分
是一种基于三角化的三维重建技术，它可以将点云数据转换为三角网格模型。该算法的主要思想是在点云之间构建Delaunay三角剖分，然后使用局部优化算法对三角网格进行平滑处理。Delaunay三角剖分可以高效地处理大规模点云数据，并且对于凸形状具有良好的重建效果。PCL库中实现了pcl::Delaunay3D类来进行Delaunay三角剖分，其函数名为reconstruct()。
表面重建
是一种通过点云数据重建平滑曲面的三维重建技术。该算法可以将不同视角或传感器获得的点云数据转换为连续的曲面模型。其中，较为常见的表面重建算法包括Marching Cubes、Moving Least Squares和Ball Pivoting等。这些算法主要通过对点云数据进行插值或拟合操作来生成曲面模型。PCL库中提供了许多表面重建算法，如GreedyProjectionTriangulation、Poisson和MovingLeastSquares等。
此外，实时三维重建也成为当前研究热点之一，涉及到纸杯或龙作物4D生长台式重建、人体姿势识别和表情识别等领域。这些应用通常需要对大量数据进行实时处理，并且需要高精度的三维重建。目前，基于深度学习的方法已经在这些应用中显示出良好的效果，并且具有广泛的应用场景。
总之，三维重建技术可以帮助我们从二维图像或点云中获取三维信息，探索物体的形状、结构和运动等特征。需要根据实际应用场景选择合适的算法来实现三维重建。
