计算机视觉中三维稀疏重建的流程

计算机视觉中三维稀疏重建的流程大致可以分为以下几个步骤：

1. 数据采集：通过激光扫描、摄像头拍摄等方式，获取待处理的三维数据。

2. 预处理：对采集到的三维数据进行去噪、滤波、配准等预处理操作，以提高后续处理的准确性和稳定性。

3. 稀疏表示：将三维数据表示为稀疏向量的形式，可以使用字典学习、小波变换等方法进行处理。

4. 三维重建：使用稀疏表示的结果，对三维数据进行重建。常用的算法包括基于迭代阈值算法（Iterative Thresholding Algorithm, ITA）、基于压缩感知的重建算法（Compressed Sensing Reconstruction, CSR）等。

5. 后处理：对三维重建结果进行后处理，包括去噪、平滑、拼接等操作，以达到更好的效果。

6. 可视化：将三维重建结果可视化，通常使用OpenGL、Unity等工具进行展示。

以上是三维稀疏重建的基本流程，具体实现还需要根据不同的应用场景选择不同的方法和算法。