調變光（ModulatedLighting）調變光三維掃描儀在時間上連續性的調整光線的強弱，常用的調變方式是周期性的正弦波。借由觀察視頻每個像素的亮度變化與光的相位差，即可推算距離深度。調變光源可采用激光或投影機，而激光光能達到極高之精確度，然而這種方法對于噪聲相當敏感。非接觸被動式掃描被動式掃描儀本身并不發射任何輻射線（如激光），而是以測量由待測物表面反射周遭輻射線的方法，達到預期的效果。由于環境中的可見光輻射，是相當容易獲取并利用的，大部分這類型的掃描儀以偵測環境的可見光為主。但相對于可見光的其他輻射線，如紅外線，也是能被應用于這項用途的。因為大部分情況下，被動式掃描法并不需要規格太特殊的硬件支持，這類被動式產品往往相當便宜。搜集各角度之輪廓線后即可“刻劃”成三維模型。蘇州微型高精度反向定位掃描儀施工

輪廓法此類方法是使用一系列物體的輪廓線條構成三維形體。當物體的部分表面無法在輪廓線上展現時，重建后將丟失三維信息。常見的方式是將待測物放置于電動轉盤上，每次旋轉一小角度后拍攝其視頻，再經由視頻處理技巧去除背景并取出輪廓線條，搜集各角度之輪廓線后即可“刻劃”成三維模型。用戶輔助另外有些方法在重建過程中需要用戶提供信息，借助人類視覺系統之獨特性能，輔助完成重建程序。這些方式都是基于照片攝影原理，針對同個物體拍攝視頻以推算三維信息。另一種類似的方式是全景重建（panoramicreconstruction），乃是在定點上拍攝四周視頻使之得以重建場景環境。鹽城使用高精度反向定位掃描儀認真負責獲得的數據（如待測物的結構、色彩分布），建構出更完整的待測物3D模型。

立體視覺法（Stereoscopic）傳統的立體成像系統使用兩個放在一起的攝影機，平行注視待重建之物體。此方法在概念上，類似人類借由雙眼感知的視頻相疊推算深度[1]（當然實際上人腦對深度信息的感知歷程復雜許多），若已知兩個攝影機的彼此間距與焦距長度，而截取的左右兩張圖片又能成功疊合，則深度信息可迅速推得。此法須仰賴有效的圖片像素匹配分析（correspondenceanalysis），一般使用區塊比對（blockmatching）或對極幾何（epipolargeometry）算法達成。使用兩個攝影機的立體視覺法又稱做雙眼視覺法（binocular），另有三眼視覺（trinocular）與其他使用更多攝影機的延伸方法。

**簡單的立體光學法使用三盞光源，從三個不同的方向照射待測物，每次*打開一盞光源。拍攝完成后再綜合三張照片并使用光學中的完美漫射（perfectdiffusion）模型解出物體表面的梯度向量（gradients），經過向量場的積分后即可得到三維模型。此法并不適用于光滑而不近似于朗伯表面（Lambertiansurface）的物體。輪廓法此類方法是使用一系列物體的輪廓線條構成三維形體。當物體的部分表面無法在輪廓線上展現時，重建后將丟失三維信息。常見的方式是將待測物放置于電動轉盤上，每次旋轉一小角度后拍攝其視頻，再經由視頻處理技巧去除背景并取出輪廓線條，搜集各角度之輪廓線后即可“刻劃”成三維模型。借助人類視覺系統之獨特性能，輔助完成重建程序。

早期由B.K.P.Horn等學者提出，使用視頻像素的亮度值代入預先設計之色度模型中求解，方程式之解即深度信息。由于方程組中的未知數多過限制條件，因此須借由更多假設條件縮小解集之范圍。例如加入表面可微分性質（differentiability）、曲率限制（curvatureconstraint）、光滑程度（smoothness）以及更多限制來求得精確的解。此法之后由Woodham派生出立體光學法。立體光學法（PhotometricStereo）為了彌補光度成形法中單張照片提供之信息不足，立體光學法采用一個相機拍攝多張照片，這些照片的拍攝角度是相同的，其中的差別是光線的照明條件。**簡單的立體光學法使用三盞光源，從三個不同的方向照射待測物，每次*打開一盞光源。而激光光能達到極高之精確度，然而這種方法對于噪聲相當敏感。揚州進口高精度反向定位掃描儀結構設計

光滑程度（smoothness）以及更多限制來求得精確的解。蘇州微型高精度反向定位掃描儀施工

因此須借由更多假設條件縮小解集之范圍。例如加入表面可微分性質（differentiability）、曲率限制（curvatureconstraint）、光滑程度（smoothness）以及更多限制來求得精確的解。此法之后由Woodham派生出立體光學法。立體光學法（PhotometricStereo）為了彌補光度成形法中單張照片提供之信息不足，立體光學法采用一個相機拍攝多張照片，這些照片的拍攝角度是相同的，其中的差別是光線的照明條件。**簡單的立體光學法使用三盞光源，從三個不同的方向照射待測物，每次*打開一盞光源。拍攝完成后再綜合三張照片并使用光學中的完美漫射（perfectdiffusion）模型解出物體表面的梯度向量（gradients），經過向量場的積分后即可得到三維模型。此法并不適用于光滑而不近似于朗伯表面（Lambertiansurface）的物體。蘇州微型高精度反向定位掃描儀施工

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