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如今，3D結構光、雙目立體視覺和TOF是當今3D成像三大主流技術。它們各有特色，下面就為大家詳細介紹三種技術的微妙之處。
首先科普一下什么叫做3D 成像？

 

近年來，3D成像在工業和消費者應用中變得重要，具有3D成像功能的機器視覺系統可以更快，更準確地檢查生產現場的組件。在消費者領域，3D成像為媒體提供更大的圖像深度。3D成像技術的成熟拉開了二維向三維升級的帷幕，有望帶動光學創新的新一輪革命。

 

3D成像受到最復雜成像物體——眼睛的啟發。由于眼睛是分開的，每個人都從不同的角度看世界?？焖俑采w一只眼睛，然后另一只眼睛，每次都表現出微妙但明顯的角度差異。人類在視覺中感知的維度來自大腦將不同的圖像組合成一個整體成為視差現象。基于此，3D成像在二維的基礎上，實現了像素景深的疊加，拍照的同時記錄下對象的立體信息，推動人臉識別、虹膜識別、手勢控制、機器視覺等變為現實，是開啟AI和AR時代的感知鑰匙。

 

一、3D結構光

 

用過iPhoneX的都知道，它開啟了光學成像的新大陸，3D結構光和TOF就應用在這款手機上。其中Face ID人臉識別系統就采用3D結構光。
結構光是通過近紅外激光器向物體投射具有一定結構特征的光線，再由專門的紅外攝像頭進行采集獲取物體的三維結構，再通過運算對信息進行深度處理成像。該技術目前有編碼結構光和散斑結構光兩種實現類別。

 

結構光技術僅需一次成像就可得到深度信息，具備低能耗、高成像分辨率的優勢，能夠在安全性上實現較高保證，因此被廣泛應用于人臉識別和人臉支付等場景。但結構光技術識別距離較短，大約在0.2米到1.2米之間，這將其應用局限在了手機前置攝像，主要用于3D人臉識別屏幕解鎖、人臉支付及3D建模等。iPhoneX上的Truedepth相機，用的是以色列PrimeSense公司的Light Coding技術。這種結構光方案，通過投射人眼不可見的偽隨機散斑紅外光點到物體上，每個偽隨機散斑光點和它周圍一定范圍內的點集在空間分布中的每個位置都是唯一的，并將預先進行了存儲。只要在空間中打上這樣的結構光，整個空間就都被做了標記，把一個物體放進這個空間，只要看看物體上面的散斑圖案，就可以知道這個物體在什么位置了。當然，在這之前要把整個空間的散斑圖案都記錄下來，所以要先做一次光源基準標定（pattern）。如果你沒有概念，就想象一下手電筒，幾萬個點投射在你手上，和投射在10米遠處的物體上，每個點覆蓋的面積是不是放大了很多倍­精度就會自然降低很多。

當然，結構光的缺點也比較明顯：由于投射經過編碼的圖像或散斑光點，在室外容易被強自然光淹沒，所以結構光方案在室外并不好用。當物體距離相機較遠時，物體上投射到的圖像或光點越大，精度也越差；它也容易受光滑平面的反光影響，比如投到鏡子上。

 

需要說明的是，結構光法按投射方式可分為點、線、面三種方式。這些技術皆為提高編碼圖案的解調抗干擾性，以及更快獲取深度點云而采取的不同技術手段，目前，在移動終端領域，結構光編碼以靜態編碼為主。

3D結構光技術這么強悍，那能用在什么地方呢?

 

現在很多產品和行業已經開始大量使用3D結構光技術了， iPhone手機Face ID功能憑借著出色的體驗已經得到了消費者們的廣泛認可;OPPO Find X手機搭載的便是奧比中光3D攝像頭，此外，還有其他場景也會用到：

 

1、智能手機
3D人臉解鎖和支付、社交(根據捕捉人的面部表情生成專屬3D形象和表情包)、視頻直播、3D個性美顏、AR游戲級購物、室內導航等;

2、新零售領域

刷臉支付;商家則可以對客流進行智能分析，快速對商品進行識別和整理，并對貨架進行實時監控等;

3、房地產和裝修行業

通過3D空間掃描可以快速幫助設計師完成量房、設計等工作，大大提升工作效率;

4、安檢和監控

如今新推出的智能門禁、閘機、智能門鎖也都采用了人臉識別技術，這樣可以讓安檢的效率更高，對于用戶而言體驗也會更好;

5、駕駛輔助安全

通過3D視覺自主核心算法可以將3D圖像識別準確率提高到99.9%，并做到毫秒級響應，同時能全天候工作，監督預警保障駕駛安全;

6、智能機器人應用

提升智能機器人的感知能力，讓它們做到更多的事情;

7、智能家居

可以讓家電產品加入手勢操控、智能開關機等創新功能，大大提高便捷度;

 

二、雙目立體視覺

 雙目立體視覺（Binocular Stereo Vision）這項技術可有些年頭了，它始于上世紀的60年代中期，是機器視覺的一種重要形式，基本原理是從兩個視點觀察同一景物，以獲取在不同視角下的感知圖像，然后通過三角測量原理計算圖像像素間的位置偏差(視差)來獲取景物的三維信息。這一過程與人類視覺感知過程是類似的。
經過幾十年來的發展，立體視覺在機器人視覺、航空測繪、反求工程、軍事運用、醫學成像和工業檢測等領域中的運用越來越廣。

 

由于雙目立體成像系統在場景缺乏特征時，經常會受到性能下降的困擾，因此在未被應用在智能手機成像中。舉個例子，在面對墻壁平坦光滑的表面的情況下，立體成像系統捕獲的 3D 信息通常不完整或不準確。

 

雙目體視目前主要應用于四個領域：機器人導航、微操作系統的參數檢測、三維測量和虛擬現實。

 

技術發展方向

 

就雙目立體視覺技術的發展現狀而言，要構造出類似于人眼的通用雙目立體視覺系統，還有很長的路要走，進一步的研究方向比如：

 

1、如何建立更有效的雙目立體視覺模型，能更充分地反映立體視覺不去確定性的本質屬性，為匹配提供更多的約束信息，降低立體匹配的難度。

2、探索新的適用于全面立體視覺的計算理論和匹配擇有效的匹配準則和算法結構，以解決存在灰度失真，幾何畸變（透視，旋轉，縮放等），噪聲干擾，特殊結構（平坦區域，重復相似結構等），及遮掩景物的匹配問題；

3、算法向并行化發展，提高速度，減少運算量，增強系統的實用性；

4、強調場景與任務的約束，針對不同的應用目的，建立有目的的面向任務的雙目立體視覺系統。
三、TOF讓3D建模更簡單

 

2018年iPhoneX 的問市把TOF技術推向了舞臺，它通過向目標發射連續的特定波長的紅外光線脈沖，再由特定傳感器接收待測物體傳回的光信號，計算光線往返的飛行時間或相位差，從而獲取目標物體的深度信息。
現實中，立體化的3D視覺比2D圖片的形式要生動、沉浸許多，這是人們所追求的直觀體驗。但曾經主流的3D建模實現都十分昂貴，而當3D鏡頭技術和傳統鏡頭結合起來，意味著在移動端即可實現3D建模，ToF技術正推動著3D建模應用 “飛入尋常百姓家”，它的使用進一步豐富了3D建模技術的應用場景。

 

如今各大手機廠商都會將TOF考慮進去，因為有TOF攝像頭參與的成像在虛化效果上會更加真實，富有層次，從而能夠帶來更好人像模式體驗。

 

四、三大技術誰將稱王

 

雙目立體視覺、結構光和ToF 這三種3D 成像技術各有優缺點。

 

從軟件復雜度角度而言：雙目立體視覺主要依靠算法，軟件復雜度高，計算量大。

從功耗角度而：ToF 方案功耗高、發熱量大。

從測量準確性角度而言：結構光在室內弱光環境準確性高，但在室外強光干擾下準確度差。

從結構緊湊型角度而言：結構光方面緊湊型高。
上述來看，結構光和ToF各有優勢，在移動端的應用上具有互補的特性，但不可否認，ToF的多場景應用呈現出了更為廣闊的發展前景。iPhone X對3D結構光的應用帶動了這項技術的發展和滲透，目前相較于ToF，結構光技術在應用上更為成熟，出貨量上明顯占優。而且結構光的掃描效果更為真實，具備更強的3D還原能力。但遺憾的是，作用距離的劣勢限制了其應用。

 

ToF技術彌補了距離上的缺陷，由于能夠支持更遠的作用距離，ToF技術可以被應用于包含3D人臉識別、3D建模以及手勢識別、體感游戲、AR/VR在內的更多場景中，從而為智能手機更娛樂性和實用性的體驗。此外，相比結構光技術，ToF的模組復雜度低，堆疊簡單，可以做到非常小巧且堅固耐用，在屏占比不斷提高的外觀趨勢下，更得到手機廠商的青睞。
TOF市場空間更廣闊

 

下一波移動終端創新將圍繞AR進行革命性創新。內容廠商不斷推動AR/VR開發平臺的發展，必然會推動TOF產業的發展。TOF有望接力結構光，從生物感知到虛擬現實，從人臉識別到3D建模，帶來產業端升級和用戶體驗優化，前置人臉識別+后置虛擬現實功能可能成為手機的下一個形態。
據估計，2019/2020年TOF的出貨量為7760萬/2.1億部，同比大幅增長747%/166%。

 

BOM比較：TOF更便宜

 

預計ToF和結構光的BOM成本大約為12~15美元和20美元，相比之下TOF更具有成本優勢。以iPhone X為例，結構光技術的解決方案包括三個子模塊（點投影儀，近紅外攝像機和泛光照明器+接近傳感器），而ToF解決方案則將三個集成到一個模塊中，可以將包裝成本降低。
在這個TOF模組中，芯片的成本仍占主要的部分，大約占到整體BOM的28%~30%。

 

目前整體來看，三種主流的3D視覺成像技術各有所長，未來也許將會逐漸融合。比如遠距離應用采用TOF，而近距離(如手機)則會采用3D結構光技術?，F階段這兩種技術都得到了不少知名企業的支持，其中蘋果、Intel、微軟、奧比中光等企業都在3D結構光方面投入了諸多研發力量。