具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1A是本发明实施例一提供的一种三维场景的重建系统的结构示意图，如图1A所示，该系统包括：标靶110、点云数据获取设备点云数据获取设备120、空间坐标获取设备130和场景重建设备140。

其中，三维场景可以是建筑物的室内场景、机器人场景、汽车场景或者其他需要进行三维重建的场景，为了便于描述本发明实施例以建筑物的室内场景为例进行描述。标靶110，设置于待测三维目标的设定位置；点云数据获取设备120，用于获取设置有所述标靶的所述待测三维目标的设定帧的点云数据；空间坐标获取设备130，用于获取各个所述标靶的预设点的第一空间坐标；场景重建设备140，用于接收设定帧的所述点云数据以及各个所述第一空间坐标，并根据设定帧的所述点云数据以及各个所述第一空间坐标对所述待测三维目标进行三维场景重建。

可选的，所述点云数据获取设备120包括三维相机和激光雷达中的至少一项。

具体的，标靶110的数量可以是3个、6个、9个、12个、15个、18个或者其他数值，可以根据重建目标进行确定。通常，对于一个平面来说，需要设置3个标靶，以便于进行特征识别，和高精度地确定一个重建平面。那么，对于一个建筑物室内的完整重建，至少需要18(3*6)个标靶，即需要分别在该建筑物的每个平面上设置三个标靶。待测三维目标可以是待测建筑物、待测汽车、待测机器人或者其他三维物体。待测建筑可以是任意一个现有的建筑物，如居民楼、古建筑等，也可以是正处于施工阶段的建筑物。预设点可以值标靶的中心，也可以其他预设位置。

进一步地，标靶110的颜色可以是仅包括黑色和白色，也可以是彩色标靶。采用黑白标靶可以减少数据量，同时便于进行特征提取。标靶110的形状可以方形、圆形或者其他形状，可以是规则形状或者不规则形状。标靶110的尺寸可以根据待测建筑物的尺寸以及点云数据获取设备120、空间坐标获取设备130的性能确定。标靶110的材质可以是聚氯乙烯胶贴纸，也可以是其他材质。需要了解的是，标靶110的尺寸和材质需要保证点云数据获取设备120和空间坐标获取设备130可以在其分辨率的范围内有效且准确采集标靶110的各个特征。

可选的，标靶110包括标靶识别码，所述标靶识别码设置于所述标靶的中央，用于识别所述标靶。

可选的，所述标靶识别码包括二维码和条形码中的至少一项。当然也可以采用其他的标识码进行标靶身份识别，如标靶序号。

具体的，标靶110的识别码可以有效地识别该标靶的身份。通常，为了重建一个建筑物的室内模型，需要多个标靶110，为了区分各个标靶，便设计了标靶对应的二维码、条形码或者序号编码。

可选的，所述标靶由外至内依次包括圆环、二维码和十字中心。

示例性，图1B是本发明实施例一提供的一种标靶的结构示意图，如图1B所示，该标靶110由外至内依次包括圆环111、二维码112和中心十字标识113。其中，中心十字标识113可方便空间坐标获取设备130瞄准对齐标靶中心，圆环111置于标靶的最外侧，可以内切于标靶所在的正方形轮廓，圆环111的圆心即标靶的中心或靶心，也是中心十字标识的中心，二维码112用于识别该标靶。

进一步地，在进行数据采集之前，如点云数据和第一空间坐标，需要确定标靶110的数量以及摆放位置，具体的，可以建立各个标靶的位置与二维码的对应关系，以根据二维码和该对应关系确定标靶的位置。

具体的，点云数据获取设备120可以是三维相机、激光雷达或者其他设备。三维相机又称为深度相机，可用于检测拍摄空间的景深距离，可以是结构光(Structured Light)深度相机、基于光飞行时间法(Time of flight，TOF)的深度相机或者基于双目立体视觉的深度相机(又称为双目相机)，当然，也可以是基于其他算法的深度相机，本发明实施例对点云数据获取设备120的具体类型不进行限定。

具体的，可以根据重建目标以及三维相机的视野范围确定设定帧，如重建目标为重建完整的待测建筑物的模型，三维相机的视野范围(单帧视场角)为120°，则设定帧数可以是5帧，具体为方位旋转拍摄3帧、俯仰增加天花板跟地面的2帧，当然也可以是6帧，各个平面拍摄一帧。设定帧的最小数值需要满足重建目标所涵盖的范围，相邻两帧数据可以不存在重叠区域。假设重建目标中设定区域不需要进行重建，则可以空出该设定区域。

进一步地，可以通过运动装置实现三维相机的相关动作，如旋转、俯仰等。

进一步地，该三维场景的重建系统，还包括：

重建规划模块，用于根据重建目标以及点云数据获取设备单帧的视场角确定点云数据获取设备的扫描方案。

其中，重建目标包括待测建筑物的需要进行重建的区域，可以是重建范围。扫描方案包括点云数据获取设备需要拍摄的帧数，即设定帧，还可以包括点云数据获取设备拍摄各个帧时的角度。

具体的，空间坐标获取设备130可以是任意一种可以获取空间坐标的装置，可选的，所述空间坐标获取设备包括全站仪、激光跟踪仪、激光雷达和三坐标测量机中的至少一项。其中，全站仪，又称为全站性电子测距仪(Electronic Total Station，ETS)，可以自动显示所测量的三维坐标，方便、快捷。空间坐标获取设备130具有较点云数据获取设备更高的精确，以便于提高点云数据的精度。

具体的，场景重建设备140，用于根据所采集的数据，第一空间坐标和各帧点云数据，进行场景重建。主要是根据第一空间坐标对各帧点云数据进行对准和拼接，从而生成待测三维目标的重建三维场景。

本发明实施例的技术方案，通过为待测三维目标设置标靶，增加了三维场景的特征点，便于进行特征提取以及后续的坐标的确定；通过点云数据获取设备和空间坐标设备进行室内数据的采集，两种不同的设备进行数据采集，提高了数据的准确度和鲁棒性，同时，空间坐标设备可以较高精度地确定标靶预设点的空间坐标，从而提高了点云数据拼接的精度，同时，直接由设备确定空间坐标，提高了重建的速度和效率。本发明实施例的技术方案，由空间坐标获取设备，直接获取各个标靶预设点的空间坐标，并由点云数据获取设备采集点云数据，以根据该空间坐标对点云数据进行拼接，从而实现三维目标的三维场景的重建，提高了重建的精度和效率。

实施例二

图2是本发明实施例二提供的一种三维场景的重建系统的结构示意图，本实施例是对上一实施例的细化和补充，可选的，本实施例所提供的三维场景的重建系统还包括：标靶规划模块，用于根据所述点云数据获取设备的视场角和拍摄目标确定所述标靶的设定位置。

如图2所示，该三维场景的重建系统包括：标靶规划模块210、标靶220、点云数据获取设备230、空间坐标获取设备240、数据接收模块250、坐标提取模块260、变换矩阵确定模块270和场景重建模块280。

其中，标靶规划模块210，用于根据所述点云数据获取设备的视场角和拍摄目标确定所述标靶的设定位置；标靶220，设置于待测三维目标的设定位置；点云数据获取设备230，用于获取设置有所述标靶的所述待测三维目标的设定帧的点云数据；空间坐标获取设备240，用于获取各个所述标靶的预设点的第一空间坐标；数据接收模块250，用于接收设定帧的所述点云数据以及各个所述第一空间坐标；坐标提取模块260，用于根据所述点云数据，提取所述标靶的预设点的第二空间坐标；变换矩阵确定模块270，用于基于预设算法，根据各个标靶的预设点的所述第一空间坐标和第二空间坐标确定所述点云数据获取设备的各帧点云数据的变换矩阵；场景重建模块280，用于根据各个所述变换矩阵对各帧所述点云数据进行变换，根据变换后的各帧点云数据对所述待测三维目标进行三维场景重建。

具体的，以待测三维目标为待测建筑物，三维场景为待测建筑物的室内场景为例。拍摄目标即重建目标，可以包括测三维目标的需要进行重建的区域，可以是重建范围。点云数据获取设备的视场角指的是点云数据获取设备拍摄单帧点云数据的视野范围。根据点云数据获取设备230所采集的点云数据以及点云数据获取设备230的内参可以确定各个点的空间坐标，即上述第二空间坐标。空间坐标获取设备240具有较点云数据获取设备230更高的测量精度。

具体的，变换矩阵确定模块270主要用于基于第一空间坐标，对点云数据进行坐标变换，由于第一空间坐标对应的空间坐标获取设备240具由较点云数据获取设备230更高的精度，从而提高了点云数据的精度。

可选的，所述变换矩阵包括旋转矩阵和平移矩阵，所述预设算法包括四元数组法、奇异值分解法、迭代最近点法中的至少一种。

可选的，所述场景重建模块280，具体用于：

根据各个所述变换矩阵对各帧所述点云数据进行变换；根据各个所述标靶的预设点的第一空间坐标确定各帧所述点云数据的位置关系；根据各个所述位置关系以及变换后的各帧所述点云数据对所述待测三维目标进行三维场景重建。

可选的，该三维场景的重建系统，还包括：

深度标定模块，用于：获取预设深度矫正关系式；根据相邻两个标靶的预设点的第一空间坐标确定第一靶心距；根据相邻两个标靶的预设点的第二空间坐标确定第二靶心距；根据各个第一靶心距、第二靶心距以及所述预设深度矫正关系式确定所述点云数据获取设备的各帧点云数据的深度矫正参数；根据所述深度矫正参数对所述点云数据进行深度矫正，以根据深度矫正后的点云数据进行所述标靶的预设点的第二空间坐标的提取。

可选的，所述预设深度矫正关系式的表达式为：

D_Q＝A*D_P ²+B*D_P+C

其中，D_P为点云数据的深度值，D_Q为矫正后的点云数据的深度值，A、B、C均为深度矫正参数。

具体的，可以预先设定深度矫正参数A、B和C的取值范围、初始值以及步长，示例性的A的取值范围可以是(5.5^-7,7.5^-7)，B的取值范围可以是(-0.9,0.9)，C的取值范围可以是(-10,10)，当然也可以是其他范围，需要根据点云数据获取设备所拍摄的深度与真实深度的误差进行确定，这主要取决于点云数据获取设备，如三维相机，的性能参数。初始值可以是各个深度矫正参数的取值范围中的最下值，步长可以由用户自定义，也可以默认设置，如参数A的步长可以是0.1^-7，参数B的步长可以是0.1，参数C的步长可以是0.05，当然步长的值也可以其他值。

进一步地，对于单帧点云数据，可以预先构建深度误差函数和预设深度误差阈值，根据各个参数的初始值、步长、预设深度矫正关系式以及深度误差函数，一次次迭代参数A、B和C的值，即将参数A、B和C的值代入上述预设深度矫正关系式，确定各个标靶的校正后的深度，即得到矫正后的标靶的预设点(靶心)的坐标，根据矫正后的坐标确定相邻两个标靶的矫正后的第二靶心距，将所述第一靶心距和校正后的第二靶心距代入所述深度误差函数，当深度误差函数在连续两次的迭代过程中均满足小于等于所述预设深度误差阈值时，则确定此时的参数A、B和C为所需的深度矫正参数。并基于该深度矫正参数和预设深度矫正关系式对点云数据获取设备230拍摄的该帧点云数据的深度进行矫正，得到矫正后的点云数据。依次类推，得到各帧点云数据的矫正后的点云数据。

相应的，将该矫正后的点云数据代替点云数据获取设备230采集的点云数据进行场景重建的各个步骤，即数据接收模块用于接收设定帧的矫正后的所述点云数据以及第一空间坐标，坐标提取模块则用于根据矫正后的所述点云数据，提取所述标靶的预设点的第二空间坐标。

具体的，深度误差函数的表达式可以是：

其中，D_Q即为上述矫正后的点云数据的深度值，n为靶心距(第一靶心距或第二靶心距)的数量，L_M为第一靶心距，L₍为矫正后的点云数据对应的第二靶心距，对于两个相邻靶心i(X_i,Y_i,D_i)与j(X_j,Y_j,D_j)，其对应的靶心距L_i-j的表达式为：

具体的，以奇异值分解法为例，对变换矩阵确定模块的功能进行具体说明。设第一空间坐标与第二空间坐标的转换关系为：

m_i＝Rp_i+T+N_i,i＝1,2,3,…,l(l≥3)

其中，m_i为空间坐标获取设备240设定标靶的预设点i的空间坐标，即第一空间坐标；p_i为点云数据获取设备230采集的设定标靶的预设点i的空间坐标，即第二空间坐标；R为3×3旋转矩阵，T为3维为平移矢量，N_i为设定标靶的预设点i的转换误差矢量，l为标靶的总数量。

预先建立转换误差函数：

其中，当预设点为标靶的靶心时，表示点云数据获取设备230下的质心，则表示空间坐标获取设备下的质心。

对矩阵H_3*3进行奇异值分解得到：H_3*3＝UDV^T，其中，D＝diag(d_i),d₁≥d₂≥d₃≥0。令

其中，I₃为3×3的单位矩阵。

当，rank(H_3*3)≥2时，可得旋转矩阵和平移矩阵的表达式为：

进一步地，可以设置转换误差阈值，当转换误差函数小于所述转换误差阈值时，则确定变换矩阵(旋转矩阵和平移矩阵)满足需求。

接下来，场景重建模块便可以根据变换矩阵对各帧的点云数据进行坐标变换，并根据变换后的各帧点云数据进行点云拼接，以对对所述待测三维目标进行三维场景重建。

需要了解的是，本发明实施例所提供的三维场景的重建系统还可以应用于三维物体模型的场景重建，如汽车、机器人或者其他物体。

本发明实施例的技术方案，通过点云数据获取设备和空间坐标进行室内数据的采集，两种不同的设备进行数据采集，提高了数据的准确度和鲁棒性，同时，空间坐标设备可以较高精度地确定标靶预设点的空间坐标，从而提高了点云数据拼接的精度，同时，直接由设备确定空间坐标，提高了重建的速度和效率；通过第一空间坐标对点云数据进行深度矫正，并根据预设算法和第一空间坐标对点云数据进行坐标变换，基于变换后的点云数据进行拼接，得到重建模型，进一步提高了模型重建的精度，提高了重建模型的质量。

实施例三

图3是本发明实施例三提供的一种三维场景的重建方法的流程图，本实施例可适用于对三维场景的重建情况，该方法可以由三维场景的重建系统或装置来执行，如图3所示，该方法具体包括如下步骤：

步骤310、基于点云数据获取设备，获取设置有标靶的所述待测三维目标的设定帧的点云数据。

步骤320、基于空间坐标设备，获取各个所述标靶的预设点的第一空间坐标。

步骤330、根据设定帧的所述点云数据以及各个所述第一空间坐标对所述待测三维目标进行三维场景重建。

本发明实施例的技术方案，通过为待测三维目标设置标靶，增加了三维场景的特征点，便于进行特征提取以及后续的坐标的确定；通过点云数据获取设备和空间坐标设备进行室内数据的采集，两种不同的设备进行数据采集，提高了数据的准确度和鲁棒性，同时，空间坐标设备可以较高精度地确定标靶预设点的空间坐标，从而提高了点云数据拼接的精度，同时，直接由设备确定空间坐标，提高了重建的速度和效率。本发明实施例的技术方案，由空间坐标获取设备，直接获取各个标靶预设点的空间坐标，并由点云数据获取设备采集点云数据，以根据该空间坐标对点云数据进行拼接，从而实现三维目标的三维场景的重建，提高了重建的精度和效率。

可选的，所述标靶包括标靶识别码，所述标靶识别码设置于所述标靶的中央，用于识别所述标靶。

可选的，该三维场景的重建方法，在基于点云数据获取设备，获取设置有标靶的所述待测三维目标的设定帧的点云数据之前，还包括：

根据所述点云数据获取设备的视场角和拍摄目标确定所述标靶的设定位置。

可选的，根据设定帧的所述点云数据以及各个所述第一空间坐标对所述待测三维目标进行三维场景重建，包括：

接收设定帧的所述点云数据以及各个所述第一空间坐标；根据所述点云数据，提取所述标靶的预设点的第二空间坐标；基于预设算法，根据各个标靶的预设点的所述第一空间坐标和第二空间坐标确定所述点云数据获取设备的各帧点云数据的变换矩阵；根据各个所述变换矩阵对各帧所述点云数据进行变换，根据变换后的各帧点云数据对所述待测三维目标进行三维场景重建。

可选的，所述变换矩阵包括旋转矩阵和平移矩阵，所述预设算法包括四元数组法、奇异值分解法、迭代最近点法中的至少一种。

可选的，根据变换后的各帧点云数据对所述待测三维目标进行三维场景重建，包括：

根据各个所述标靶的预设点的第一空间坐标确定各帧所述点云数据的位置关系；根据各个所述位置关系以及变换后的各帧所述点云数据对所述待测三维目标进行三维场景重建。

可选的，该三维场景的重建方法，在获取各个所述标靶的预设点的第一空间坐标之后，在根据设定帧的所述点云数据以及各个所述第一空间坐标对所述待测三维目标进行三维场景重建之前，还包括：

获取预设深度矫正关系式；根据相邻两个标靶的预设点的第一空间坐标确定第一靶心距；根据相邻两个标靶的预设点的第二空间坐标确定第二靶心距；根据各个第一靶心距、第二靶心距以及所述预设深度矫正关系式确定所述点云数据获取设备的各帧点云数据的深度矫正参数；根据所述深度矫正参数对所述点云数据进行深度矫正。相应的，根据设定帧的所述点云数据以及各个所述第一空间坐标对所述待测建筑进行三维场景重建，包括：根据深度矫正后的设定帧的所述点云数据以及各个所述第一空间坐标对所述待测建筑进行三维场景重建。相应的，根据所述点云数据，提取所述标靶的预设点的第二空间坐标，包括：根据深度矫正后的点云数据，提取所述标靶的预设点的第二空间坐标。

可选的，所述预设深度矫正关系式的表达式为：

D_Q＝A*D_P ²+B*D_P+C

其中，D_P为点云数据的深度值，D_Q为矫正后的点云数据的深度值，A、B、C均为深度矫正参数。

可选的，所述空间坐标获取设备包括全站仪、激光跟踪仪、激光雷达和三坐标测量机中的至少一项。

实施例四

图4是本发明实施例四提供的一种三维场景的重建装置的示意图，如图4所示，该装置包括：点云数据获取模块410、第一空间坐标获取模块420和三维场景重建模块430。

其中，点云数据获取模块410，用于基于点云数据获取设备，获取设置有标靶的所述待测三维目标的设定帧的点云数据；第一空间坐标获取模块420，用于基于空间坐标设备，获取各个所述标靶的预设点的第一空间坐标；三维场景重建模块430，用于根据设定帧的所述点云数据以及各个所述第一空间坐标对所述待测三维目标进行三维场景重建。

本发明实施例的技术方案，通过为待测三维目标设置标靶，增加了三维场景的特征点，便于进行特征提取以及后续的坐标的确定；通过点云数据获取设备和空间坐标设备进行室内数据的采集，两种不同的设备进行数据采集，提高了数据的准确度和鲁棒性，同时，空间坐标设备可以较高精度地确定标靶预设点的空间坐标，从而提高了点云数据拼接的精度，同时，直接由设备确定空间坐标，提高了重建的速度和效率。本发明实施例的技术方案，由空间坐标获取设备，直接获取各个标靶预设点的空间坐标，并由点云数据获取设备采集点云数据，以根据该空间坐标对点云数据进行拼接，从而实现三维目标的三维场景重建，提高了重建的精度和效率。可选的，所述标靶包括标靶二维码，所述标靶二维码设置于所述标靶的中央，用于识别所述标靶。

可选的，该三维场景的重建装置，还包括：

标靶规划模块，用于根据所述点云数据获取设备的视场角和拍摄目标确定所述标靶的设定位置。

可选的，三维场景重建模块430，包括：

数据接收模块，用于接收设定帧的所述点云数据以及各个所述第一空间坐标；坐标提取模块，用于根据所述点云数据，提取所述标靶的预设点的第二空间坐标；变换矩阵确定模块，用于基于预设算法，根据各个标靶的预设点的所述第一空间坐标和第二空间坐标确定所述点云数据获取设备的各帧点云数据的变换矩阵；场景重建模块，用于根据各个所述变换矩阵对各帧所述点云数据进行变换，根据变换后的各帧点云数据对所述待测三维目标进行重建。

可选的，所述变换矩阵包括旋转矩阵和平移矩阵，所述预设算法包括四元数组法、奇异值分解法、迭代最近点法中的至少一种。

可选的，所述场景重建模块，具体用于：

根据各个所述变换矩阵对各帧所述点云数据进行变换；根据各个所述标靶的预设点的第一空间坐标确定各帧所述点云数据的位置关系；根据各个所述位置关系以及变换后的各帧所述点云数据对所述待测三维目标进行重建。

可选的，三维场景重建模块430，还包括：

深度标定模块，用于：获取预设深度矫正关系式；根据相邻两个标靶的预设点的第一空间坐标确定第一靶心距；

根据相邻两个标靶的预设点的第二空间坐标确定第二靶心距；根据各个第一靶心距、第二靶心距以及所述预设深度矫正关系式确定所述点云数据获取设备的各帧点云数据的深度矫正参数；根据所述深度矫正参数对所述点云数据进行深度矫正。

可选的，所述预设深度矫正关系式的表达式为：

D_Q＝A*D_P ²+B*D_P+C

其中，D_P为点云数据的深度值，D_Q为矫正后的点云数据的深度值，A、B、C均为深度矫正参数。

可选的，所述空间坐标获取设备包括全站仪、激光跟踪仪、激光雷达和三坐标测量机中的至少一项。

本发明实施例所提供的三维场景的重建装置可执行本发明任意实施例所提供的三维场景的重建方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例五

图5为本发明实施例五提供的一种三维场景的重建设备的结构示意图，如图5所示，该设备包括处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540；设备处理器510的数量可以是一个或多个，图5中以一个处理器510为例；设备中的处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540可以通过总线或其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。

存储器520作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的三维场景的重建方法对应的程序指令/模块(例如，三维场景的重建装置中的点云数据获取模块410、第一空间坐标获取模块420和三维场景重建模块430)。处理器510通过运行存储在存储器520中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的三维场景的重建方法。

存储器520可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器520可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器520可进一步包括相对于处理器510远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备/终端/服务器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置530可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置540可包括显示屏等显示设备。

实施例六

发明实施例六还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种三维场景的重建方法，该方法包括：

于点云数据获取设备，获取设置有标靶的所述待测三维目标的设定帧的点云数据；

基于空间坐标设备，获取各个所述标靶的预设点的第一空间坐标；

根据设定帧的所述点云数据以及各个所述第一空间坐标对所述待测三维目标进行三维场景重建。

当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的三维场景的重建方法中的相关操作。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明实施例的技术方案可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

值得注意的是，上述三维场景的重建装置或系统的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。