半稠密重建：

通常是重建圖像紋理或梯度比較明顯的區(qū)域，這些區(qū)域特征比較鮮明。半稠密重建在直接法視覺SLAM里比較常見。重建的三維點云相對稠密，可以滿足部分應用需求。

稠密重建：

稠密重建是對整個圖像或者圖像中的絕大部分像素進行重建。與稀疏、半稠密相比，稠密重建對場景的三維信息理解更quan面，更能符合應用需求。但是，由于要重建的點云數(shù)量太多，相對耗時。

表面生成的目的是為了構造物體的可視等值面，常用體素級方法直接處理原始灰度體數(shù)據(jù)。Lorensen提出了經典體素級重建算法：MC（Marching Cube，移動立方體）法。移動立方體法首先將數(shù)據(jù)場中八個位置相鄰的數(shù)據(jù)分別存放在一個四面體體元的八個頂點處。對于一個邊界體素上一條棱邊的兩個端點而言，當其值一個大于給定的常數(shù)T，三維重建服務，另一個小于T時，則這條棱邊上一定有等值面的一個頂點。然后計算該體元中十二條棱和等值面的交點，并構造體元中的三角面片，所有的三角面片把體元分成了等值面內與等值面外兩塊區(qū)域。連接此數(shù)據(jù)場中的所有體元的三角面片，構成等值面。合并所有立方體的等值面便可生成完整的三維表面。

SLAM和三維重建有什么區(qū)別？

SLAM：同步***與地圖構建；定誰的位？相機的位，相機在機器人身上，就是定機器人的位。建誰的地圖？相機經過地方的地圖。二者結合，才能確定機器人在某個地圖中的具體位置，和這個場景（地圖）下的連續(xù)運動軌跡。

三維重建（SFM）：從運動***結構。我覺得更像是構建目標的三維模型。