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3D相机测距原理总结

1.引言
3D相机 ，区别于传统的只能获取平面图像的2D相机，最大的特点在于而已获得景深数据。通过平面坐标(x,y)和摄像头距离该点的深度数据z的组合。可以获取图像中每个点的三维坐标，可以完成真实场景的还原，场景重建等工作。
目前，3D相机景深数据的测量方法主要有三个：

  1. 结构光：苹果（prime sence ）,微软kinect-1 ,英特尔real sence
  2. 双目视觉法: Leap Motion ,ZED,大疆
  3. 光飞行时间法（TOF）

2.结构光
结构光测距方法：采用一束特定波长的不可见红外光作为光源，照射在物体上，然后根据返回的光学畸变图像得到物体的位置信息和深度信息。结构光根据图案不同可以分为三类：条纹结构光，编码结构光，散斑结构光。
3D相机测距原理总结_第1张图片
散斑指的是激光照射到粗糙物体上形成的衍射图像，这些图像具有高度的随机性，根据距离的不同呈现不同的状态。基于预先的标定结果（散斑图像与深度数据对应），可以通过特征匹配，查找到不同的散斑图像对应的深度值。
3.双目视觉
双目立体视觉，测距原理是：通过不同的角度获得被测物体的两幅图像，计算两幅图上对应点之间的位置偏差，获取物体的三维信息。
双目视觉仅仅依靠图像进行特征点匹配，因此对附加设备的要求低，但是要求对两个摄像头间的位置做到精确的标定。
3D相机测距原理总结_第2张图片
4.光飞行时间法TOF
光飞行时间法，取字面意思，根据探测光脉冲的飞行时间来计算物体的深度数据，因为光速极快，直接检测光飞行时间并不可行，通常通过检测光的相位偏移来实现。
3D相机测距原理总结_第3张图片

更详细的内容可参考pdf:
http://www.orbbec.com.cn/download/sdk/01初级资料/2-3D传感摄像头简介/3-3D相机成像原理简介.pdf

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