尽管可以使用光线追踪算法渲染产生重建后的视觉效果，为操作者提供实时的反馈。研发的三维扫描软件，目的是为3D打印服务，必须能够将点云重建为实体，输出重建后的三角形网格模型。移值了PCL提供的移动立方体算法并对其进行了分析、扩展，对KinectFusion算法生成的均匀分布的TSDF点云进行了等值面的提取，生成了三角形网格模型，输出了包含法线信息的三角形网格数据。

移动立方体算法（ＭC算法）是一种经典的等值面生成算法，常用来对规则的三维数据场进行等值面抽取，它采用分而治之的方法，将等值面的抽取限制在物体单个体素内进行，通过遍历每个体素并连接这些等值面，从而逼近物体的实面，完成数据的重建。

移动立方体算法的基本原理基于如下假设：每个体素被等值面切割的方式是有限的。对于任意一个体素的8个顶点，每个顶点相对于等值面的位置，只有＂上＂、＂下＂两种可能，即该顶点可能位于等值面上方或等值面下方。因此等值面可256种不同的方式切割体素，考虑旋转对称性以及顶点的互补对称性，可以将切割方式简化为15种。但若仅依据15种简化后的模型进行等化面提取，由于二义性的存在，可能会导致孔洞产生，因此在程序设计中，直接采用Cory Gene Bloyd设计的索引表，通过查表的方式判断等值面的切割情况。

KinectFusion算法的点云融合部分，基于空间三维网格中存放的TSDF值，并通过加权平均的方法将新的数据融合到全局数据中，此外，新加入的数据可以填补全局数据中缺失的部分，因此，对某些关键帖进行重复采样，可以提高最终结果的质量。