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        深度相機常見技術:深度相機的相位求解

        更新時間:2020-09-14 來源:黑馬程序員 瀏覽量:

        1.1 深度相機概述

        深度相機是近幾年興起的新技術,相比較傳統的相機,深度相機在功能上添加了一個深度測量,從而更方便準確的感知周圍的環境及變化。深度相機有很多的應用場景,在我們日常生活中有很多深度相機的影子。那它可以用來做什么?三維建模、無人駕駛、機器人導航、手機人臉解鎖、體感游戲等都用到了深度相機來實現其功能。iPhone X中最大的創新就是使用了前置深度相機?,F在,深度相機的應用已經由智能終端解鎖,逐漸延伸至移動支付、活體檢測等場景,其背后的技術手段:3D結構光,也漸漸走入了公眾視野。

        iPhone X 采用的是結構光的方案,這里以 FaceID 的工作流程來解釋下它是如何獲取深度值的:

        1,當臉部靠近相機時,首先啟動接近感應器,若接近發出信號通知泛光照明器

        2,泛光照明器會發出非結構化的紅外線光投射到物體表面上,然后紅外相機接收這些光后檢測是否為人臉

        3,若為人臉,則會讓點陣投影器將3萬多個肉眼看不見的結構光圖案投影到物體上

        4,紅外鏡頭接收反射回來的點陣圖案,通關計算圖案的變形情況來獲得臉部不同位置的距離

        深度相機中01


        1.2 深度相機常見技術

        基于雙目立體視覺的深度相機對環境光照強度比較敏感,且比較依賴圖像本身的特征,因此在光照不足、缺乏紋理等情況下很難提取到有效魯棒的特征,從而導致匹配誤差增大甚至匹配失敗。而基于結構光法的深度相機就是為了解決上述雙目匹配算法的復雜度和魯棒性問題而提出的。結構光法不依賴于物體本身的顏色和紋理,采用了主動投影已知圖案的方法來實現快速魯棒的匹配特征點,能夠達到較高的精度,也大大擴展了適用范圍。

        結構光利用相位信息進行三維重建,主要包括解相位和展開相位,利用展開的相位計算深度信息。相位測量,是一種基于三角測量原理的光學三維測量技術,本質上講其是一種條紋投射測量技術。由其測量原理可知,應用該方法測量時,需要獲取因鏡面輪廓變化而產生的變形條紋圖像,求取變形條紋的相位分布,找出相位分布與鏡面面形之間的關系,進而恢復出鏡面三維形貌?;谙辔粶y量的測量系統將周期性余弦條紋投射于被測物體表面后, CCD 攝像機采集到的變形條紋圖像(可看作相位和振幅均被物面輪廓調制的二維空間載波信號)可表示為:

        深度相機中02


        其中,I(x, y)為CCD攝像機采集到的圖像光強;a(x, y)為物面背景光強;b(x, y)為調制度;φ(x, y)為條紋相位??芍?,我們需要求解條紋圖像的相位分布,以求解物面法矢,進而求解物面面形。因此,以獲取可靠相位信息為目的的條紋圖像相位分析也是基于相位測量偏折術的鏡面三維測量技術的關鍵環節。至今研究人員已經提出了多種針對條紋圖像相位的求解方法,按處理域的不同可分為空域相位分析技術和時域相位分析技術兩大類。

        1.3 深度相機的相位求解

        3D結構光的整個系統包含結構光投影設備、攝像機、圖像采集和處理系統。其過程就是投影設備發射光線到被測物體上,攝像機拍攝在被測物體上形成的三維光圖形,拍攝圖像經采集處理系統處理后獲得被測物體表面數據。在這個系統中,當相機和投影設備相對位置一定時,投射在被測物體上的光線畸變程度取決于物體表面的深度,所以在拍攝圖像中可以得到一張擁有深度的光線圖像。

        深度相機中03


        3D結構光模式包含點、線、面的模式,是指投射的光線類型。例如,這里A點和C點的相位差就是計算高度所需要的,那這兩點在相機拍到的畸變條紋圖像中是怎么體現的呢?

        深度相機中04

        深度相機中05


        這是所拍到的被調制前后的條紋圖像,圖中的紅色點即相當于上圖中的A點和C點,兩點的像素坐標相同,相位不同,求的相同坐標下的相位差即可間接求的D點的高度。也就是說空間中任意兩處的散斑或條紋結構光圖案都是不同的。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標定,通過對比標定平面的光斑分布,就能精確計算出當前物體距離相機的距離。

        1.4 總結

        現階段的主要用于高端智能機型上進行解鎖、身份核對,解鎖/識別準確度與速度均優于指紋識別。在虛擬交互方面,也已被用于體感游戲、手勢控制等用途。3D結構光在應用場景落地的技術條件已經具備,更多衍生的應用場景正在開發和嘗試當中。一般來說,由多條垂直雙向的線組成的網絡結構最常用,這種模式不需要掃描就可以實現三維的輪廓測量,而且速度快。


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