立体视觉法（Stereoscopic）传统的立体成像系统使用两个放在一起的摄影机，平行注视待重建之物体。此方法在概念上，类似人类借由双眼感知的视频相叠推算深度[1]（当然实际上人脑对深度信息的感知历程复杂许多），若已知两个摄影机的彼此间距与焦距长度，而截取的左右两张图片又能成功叠合，则深度信息可迅速推得。此法须仰赖有效的图片像素匹配分析（correspondenceanalysis），一般使用区块比对（blockmatching）或对极几何（epipolargeometry）算法达成。使用两个摄影机的立体视觉法又称做双眼视觉法（binocular），另有三眼视觉（trinocular）与其他使用更多摄影机的延伸方法。色度成形法（ShapefromShading）早期由B.K.P.Horn等学者提出，使用视频像素的亮度值代入预先设计之色度模型中求解，方程式之解即深度信息。由于方程组中的未知数多过限制条件，因此须借由更多假设条件缩小解集之范围。例如加入表面可微分性质（differentiability）、曲率限制（curvatureconstraint）、光滑程度（smoothness）以及更多限制来求得精确的解。此法之后由Woodham派生出立体光学法。而激光光能达到极高之精确度，然而这种方法对于噪声相当敏感。连云港替换高精度便携式三坐标产业

轮廓法此类方法是使用一系列物体的轮廓线条构成三维形体。当物体的部分表面无法在轮廓线上展现时，重建后将丢失三维信息。常见的方式是将待测物放置于电动转盘上，每次旋转一小角度后拍摄其视频，再经由视频处理技巧去除背景并取出轮廓线条，搜集各角度之轮廓线后即可“刻划”成三维模型。用户辅助另外有些方法在重建过程中需要用户提供信息，借助人类视觉系统之独特性能，辅助完成重建程序。这些方式都是基于照片摄影原理，针对同个物体拍摄视频以推算三维信息。另一种类似的方式是全景重建（panoramicreconstruction），乃是在定点上拍摄四周视频使之得以重建场景环境。常州微型高精度便携式三坐标产业此法并不适用于光滑而不近似于朗伯表面（Lambertian surface）的物体。

以**形激光条纹取代单一激光光点，将激光条纹对待测物作扫描，大幅加速了整个测量的进程。NationalResearchCouncilofCanada是致力于研发三角测距激光扫描技术的协会之一（1978）。手持激光（HandholdLaser）手持激光扫描仪透过上述的三角形测距法建构出3D图形：透过手持式设备，对待测物发射出激光光点或线性激光光。以两个或两个以上的侦测器（电耦组件或位置感测组件）测量待测物的表面到手持激光产品的距离，通常还需要借助特定引用点－通常是具黏性、可反射的贴片－用来当作扫描仪在空间中定位及校准使用。这些扫描仪获得的数据，会被导入电脑中，并由软件转换成3D模型。手持式激光扫描仪，通常还会综合被动式扫描（可见光）获得的数据（如待测物的结构、色彩分布），建构出更完整的待测物3D模型。

由于三维扫描仪的扫描范围有限，因此常需要变换扫描仪与物体的相对位置或将物体放置于电动转盘（turnabletable）上，经过多次的扫描以拼凑物体的完整模型。将多个片面模型集成的技术称做视频配准（imageregistration）或对齐（alignment），其中涉及多种三维比对（3D-matching）方法。三维扫描仪分类为接触式（contact）与非接触式（non-contact）两种，后者又可分为主动扫描（active）与被动扫描（passive），这些分类下又细分出众多不同的技术方法。使用可见光视频达成重建的方法，又称做基于机器视觉（vision-based）的方式，是***机器视觉研究主流之一。光滑程度（smoothness）以及更多限制来求得精确的解。

立体视觉法（Stereoscopic）传统的立体成像系统使用两个放在一起的摄影机，平行注视待重建之物体。此方法在概念上，类似人类借由双眼感知的视频相叠推算深度[1]（当然实际上人脑对深度信息的感知历程复杂许多），若已知两个摄影机的彼此间距与焦距长度，而截取的左右两张图片又能成功叠合，则深度信息可迅速推得。此法须仰赖有效的图片像素匹配分析（correspondenceanalysis），一般使用区块比对（blockmatching）或对极几何（epipolargeometry）算法达成。使用两个摄影机的立体视觉法又称做双眼视觉法（binocular），另有三眼视觉（trinocular）与其他使用更多摄影机的延伸方法。借助人类视觉系统之独特性能，辅助完成重建程序。南通推广高精度便携式三坐标概念设计

经过向量场的积分后即可得到三维模型。连云港替换高精度便携式三坐标产业

色度成形法（ShapefromShading）早期由B.K.P.Horn等学者提出，使用视频像素的亮度值代入预先设计之色度模型中求解，方程式之解即深度信息。由于方程组中的未知数多过限制条件，因此须借由更多假设条件缩小解集之范围。例如加入表面可微分性质（differentiability）、曲率限制（curvatureconstraint）、光滑程度（smoothness）以及更多限制来求得精确的解。此法之后由Woodham派生出立体光学法。立体光学法（PhotometricStereo）为了弥补光度成形法中单张照片提供之信息不足，立体光学法采用一个相机拍摄多张照片，这些照片的拍摄角度是相同的，其中的差别是光线的照明条件。**简单的立体光学法使用三盏光源，从三个不同的方向照射待测物，每次*打开一盏光源。拍摄完成后再综合三张照片并使用光学中的完美漫射（perfectdiffusion）模型解出物体表面的梯度向量（gradients），经过向量场的积分后即可得到三维模型。此法并不适用于光滑而不近似于朗伯表面（Lambertiansurface）的物体。连云港替换高精度便携式三坐标产业

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