双目重建通常又称之为，立体匹配、双目匹配、双目立体视觉、静态匹配等。
根据所用的相机差异，比如zhen孔相机、鱼眼相机，实现略有差别。根据重建时匹配方式的不同，又可以分为全局、本全局、局部匹配。
其过程可描述如下：利用左右相机得到的两幅矫正图像，通过一幅图在另一幅图上找匹配，然后根据三角测量原理恢复出环境三维信息。在鱼眼相机的匹配中，也有不矫正图像，三维重建技术，直接匹配的做法，这样做需要计算图像极线。
由于整个匹配的过程只需一个时刻的左右图像，三维重建价格，所以也有人称为静态立体视觉。
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PCL部分常用的算法模块：
libpcl I/O：完成数据的输入、输出过程，如点云数据的读写；
libpcl filters：完成数据采样、特征提取、参数拟合等过程；
libpcl register：完成深度图像的配准过程，例如迭代zui近点算法；
libpcl surface：完成三维模型的表面生成过程，包括三角网格化、表面平滑等。
PCL框架包括很多先进的算法和典型的数据结构，如滤波、分割、配准、识别、追zong、可视化、模型拟合、表面重建等诸多功能。在算法方面，合肥三维重建，PCL是一套包括数据滤波、点云配准、表面生成、图像分割和定位搜索等一系列处理点云数据的算法。例如PCL中实现管道运算的接口流程：
①创建处理对象，例如滤波、特征估计、图像分割等；
②通过setInputCloud输入初始点云数据，进入处理模块；
③设置算法相关参数；
④调用不同功能的函数实现运算，并输出结果。
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