2017技術前瞻：3D深度攝像頭技術方案簡析

蘋果將在新一代產(chǎn)品iPhone 8上使用前置3D深度攝像頭的消息,，讓3D深度攝像頭的概念進入了普通大眾的視野,。實際上,，未來眾多前沿領域的應用將越來越依賴深度攝像頭,，比如VR,、機器人、安防,、自動駕駛等,，這也是為什么國際巨頭都在布局于此的原因。前段時間南極熊報道了,，華為在北京發(fā)布榮耀V9,，是業(yè)內(nèi)首款3D建模手機，用戶可以通過激光對焦獲得人臉數(shù)據(jù),，通過算法構建人像3D模型,，進而通過預裝的APP鏈接3D打印平臺的各類消費需求。

目前,，3D深度攝像頭已經(jīng)渡過技術基礎期,，方向明確，將進入3－5年的成長期,，未來將掀起3D傳感器的浪潮,。在這項技術引發(fā)革命前，我們先來簡要了解一下,。

什么是3D深度攝像頭,？
3D深度攝像頭與普通攝像頭的區(qū)別在于，除了能夠獲取平面圖像,，還可以獲得拍攝對象的深度信息，也就是三維的位置和尺寸信息,，于是整個計算系統(tǒng)就獲得了環(huán)境和對象的三維立體數(shù)據(jù),，這些信息可以用在人體跟蹤、三維重建,、人機交互,、SLAM等領域。

深度攝像頭具備以下優(yōu)點：
1）相對二維圖像,，可通過距離信息獲取物體之間更加豐富的位置關系,，即區(qū)分前景與后景；
2）深度信息依舊可以完成對目標圖像的分割,、標記,、識別、跟蹤等傳統(tǒng)應用,；
3）經(jīng)過進一步深化處理,，可以完成三維建模等應用；
4）能夠快速完成對目標的識別與追蹤,；
5）主要配件成本相對低廉,，包括CCD和普通 LED 等,，對今后的普及化生產(chǎn)及使用有利；
6）借助 CMOS 的特性,，可獲取大量數(shù)據(jù)及信息,，對復雜物體的姿態(tài)判斷極為有效，無需掃描設備輔助工作,。

3D深度攝像頭采用的主流視覺技術
根據(jù)硬件實現(xiàn)方式的不同,，目前行業(yè)內(nèi)所采用的主流3D視覺技術有三種：結構光技術、飛行時間法（ToF）,、雙目多角立體成像,。

1）結構光（Structure Light）
通過激光的折射以及算法計算出物體的位置和深度信息，進而復原整個三維空間,。結構光的代表產(chǎn)品有微軟的Kinect一代,。通過發(fā)射特定圖形的散斑或者點陣的激光紅外圖案，當被測物體反射這些圖案,，通過攝像頭捕捉到這些反射回來的圖案,，計算上面散斑或者點的大小，跟原始散斑或者點的尺寸做對比,，從而測算出被測物體到攝像頭之間的距離,。

目前是業(yè)界比較成熟的深度檢測方案，很多的激光雷達和3D掃描技術都是采用的結構光方案,。不過由于以折射光的落點位移來計算位置,，這種技術不能計算出精確的深度信息，對識別的距離也有嚴格的要求,。而且容易受到環(huán)境光線的干擾,，強光下不適合，響應也比較慢,。

典型的結構光方案包括：PrimeSense（微軟Kinect1代）,、英特爾RealSense（前置方案）。


2）飛行時間法（TIme of Flight）
TOF系統(tǒng)是一種光雷達 (LIDAR) 系統(tǒng),，可從發(fā)射極向對象發(fā)射光脈沖,，接收器則可通過計算光脈沖從發(fā)射器到對象，再以像素格式返回到接收器的運行時間來確定被測量對象的距離,。TOF系統(tǒng)可同時獲得整個場景,，確定3D范圍影像。利用測量得到的對象坐標可創(chuàng)建3D影像,，并可用于機器人,、制造、醫(yī)療技術以及數(shù)碼攝影等領域的設備控制,。

TOF方案的優(yōu)點在于響應速度快,，深度信息精度高,，不容易受環(huán)境光線干擾，這些優(yōu)點使其成為移動端手勢識別最被看好的方案,。代表廠商有微軟（Kinect2代）,、意法半導體、英飛凌,、德州儀器等,。


3）雙目多角立體成像（MulTI-camera）
現(xiàn)在手勢識別領域的佼佼者Leap MoTion使用的就是這種技術。它使用兩個或者兩個以上的攝像頭同時采集圖像,，通過比對這些不同攝像頭在同一時刻獲得的圖像的差別,，使用算法來計算深度信息，從而多角三維成像,。

Leap MoTion方案使用2個攝像機獲得左右立體影像,，該影像有些輕微偏移，與人眼同序,。計算機通過比較這兩個影像,，就可獲得對應于影像中物體位移的不同影像。該不同影像或地圖可以是彩色的,，也可以為灰階,，具體取決于特定系統(tǒng)的需求。

雙目多角立體成像方案的優(yōu)點在于不容易受到環(huán)境光線的干擾,，適合室外環(huán)境,，滿足7*24小時的長時間工作要求，不易損壞,。缺點是昏暗環(huán)境,、特征不明顯時不適合，目前應用在智能安防監(jiān)控,、機器人視覺,、物流檢測等領域,。

哪種技術最適合移動端,？

綜上，在主流的三種技術方案中,，TOF方案響應速度快,，深度信息精度高，識別距離范圍大,，不易受環(huán)境光線干擾,，因此是移動端3D視覺比較可行也最被看好的方案；結構光方案由于技術較為成熟,，工業(yè)化產(chǎn)品較多,，也被部分廠商所采用,；雙目立體成像是比較新的技術，參與的廠商較少,，更適合室外強光條件和高分辨率應用,，目前主要應用在機器人視覺、自動駕駛等方面,。

如文章開頭所示,，作為我們最為關注的移動端硬件——手機，尤其是蘋果的功能提升,，總會引發(fā)一場行業(yè)革命,。蘋果公司在iPhone7中使用了基于TOF原理的前置距離傳感器（proximity sensor）。而在此之前,，蘋果的iPhone5和iPhone6s采用的都是LED+光探測器的方案,。從LED+光探測器到TOF，表明移動端TOF方案在技術方面已經(jīng)獲得了巨大的進步,。

相比其他兩種技術,，TOF時間光更加適合應用到智能手機上，采用TOF原理來實現(xiàn)動作追蹤和深度感知已經(jīng)出現(xiàn)在谷歌的Project Tango方案中,，主要用于空間三維數(shù)據(jù)的采集,，與應用于手勢/臉部識別是非常接近的。

3D深度視覺技術已經(jīng)出現(xiàn)在微軟Kinect,、英特爾RealSense等消費級產(chǎn)品中,，隨著硬件端技術的不斷進步，算法與軟件層面的不斷優(yōu)化,，3D深度視覺的精度和實用性還將得到大幅提升,，尤其是TOF方案與VCSEL的快速成熟，使得“深度相機+手勢/人臉識別”具備了大規(guī)模進入移動智能終端的基礎,。這必將進一步解放雙手,，打開新的智能人機交互空間。

來源：超多維SuperD
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