双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式，他是基于视差原理并利用成像设备 从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的 方法。 当然完整的双目深度计算非常复杂，主要涉及到左右相机的特征匹配，计算会非常消耗资源。 双目相机的主要优点有： 1）硬件要求低，成本也低。普通 CMOS 相机即可。 2）室内外都适用。只要光线合适，不要太昏暗。 但是双目的缺点也是非常

我按照azure Kinect dk说明书拍摄一段视频，然后用FFmpeg提取深度图png序列，然后可视化。 最后发现我的深度图颜色变化阶梯型特别明显，就是颜色变化不平滑，我本怀疑是可视化步骤的问题，但是自已看了一眼原始的16位灰度图，发现灰度值变化也不平滑。 但是我把这段视频用k4aviewer.exe播放视频，这时的深度图窗口显示的图色彩变化却很均匀。 每一步都是按照azure Kinect dk官方手册做的。 是哪一步有问题，为啥会出现这种现象？

对比来看，结构光技术功耗更小，技术更成熟，更适合静态场景。而TOF方案在远距离下噪声较低，同时拥有更高的FPS，因此更适合动态场景。 目前，结构光技术主要应用于解锁以及安全支付等方面，其应用距离受限。而TOF技术主要用于智能机后置摄影，并在AR、VR等领域（包括3D拍照、体感游戏等）有一定的作用。 了解更多仪器信息，科研干货，网页到：仪器+（专业仪器设备的知识内容平台 木木西里）

1）对设备要求高，特别是时间测量模块。 2）资源消耗大。 该方案在检测相位偏移时需要多次采样积分，运算量大。 3）边缘精度低。 4）限于资源消耗和滤波，帧率和分辨率都没办法做到较高。 更多高质量科研设备文章，到：仪器+，一键获取

1）检测距离远。在激光能量够的情况下可达几十米。 2）受环境光干扰比较小。 查看更多科研设备信息，网页到：仪器+（专业仪器设备的知识内容平台 木木西里）

顾名思义是测量光飞行时间来取得距离，具体而言就是通过给目标连续发射激光脉冲，然后用传感器 接收从反射光线，通过探测光脉冲的飞行往返时间来得到确切的目标物距离。因为光速激光，通过直接测 光飞行时间实际不可行，一般通过检测通过一定手段调制后的光波的相位偏移来实现。 TOF 法根据调制方法的不同，一般可以分为两种：脉冲调制（Pulsed Modulation）和连续波调制 （Continuous Wave Modulation）。脉冲调制需要非常高精度时钟进行测量，且需

1）方案成熟，相机基线可以做的比较小，方便小型化。 2）资源消耗较低，单帧 IR 图就可计算出深度图，功耗低。 3）主动光源，夜晚也可使用。 4）在一定范围内精度高，分辨率高，分辨率可达 1280x1024,帧率可达 60FPS。 更多高质量科研设备文章，到：仪器+，一键获取（专业仪器设备的知识内容平台 木木西里）

结构光，英文叫做 Structured light，其原理是基本原理是，通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。简单来说就是，通过光学手段获取被拍摄物体的三维结构，再将获取到的信息进行更深入的应用。通常采用特定波长的不可见的

随着机器视觉，自动驾驶等颠覆性的技术逐步发展，采用 3D 相机进行物体识别，行为识别，场景 建模的相关应用越来越多，可以说深度相机就是终端和机器人的眼睛，那么什么是深度相机呢，跟之前的普通相机（2D）想比较，又有哪些差别？ 深度相机又称之为3D相机，顾名思义，就是通过该相机能检测出拍摄空间的景深距离，这也是与普通摄像头最大的区别。 普通的彩色相机拍摄到的图片能看到相机视角内的所有物体并记录下来，但是其所记录的数

结构光三维成像的硬件主要由相机和投射器组成，结构光就是通过投射器投射到被测物体表面的主动结构信息，如激光条纹、格雷码、正弦条纹等；然后，通过单个或多个相机拍摄被测表面即得结构光图像；最后，基于三角测量原理经过图像三维解析计算从而实现三维重建。 空间的两个相交的直线确定空间一点。所以要找出每一个点所在的两条直线，为了找出这俩东西，才把光搞成已知的图案。比如单点的激光本身就是一条线，相机反向发射出另一

基于双目立体视觉的深度相机对环境光照强度比较敏感，且比较依赖图像本身的特征，因此在光照不足、缺乏纹理等情况下很难提取到有效鲁棒的特征，从而导致匹配误差增大甚至匹配失败。 而基于结构光法的深度相机就是为了解决上述双目匹配算法的复杂度和鲁棒性问题而提出的，结构光法不依赖于物体本身的颜色和纹理，采用了主动投影已知图案的方法来实现快速鲁棒的匹配特征点，能够达到较高的精度，也大大扩展了适用范围。 更多高质量科

1）方案成熟，相机基线可以做的比较小，方便小型化。 2）资源消耗较低，单帧 IR 图就可计算出深度图，功耗低。 3）主动光源，夜晚也可使用。 4）在一定范围内精度高，分辨率高，分辨率可达 1280x1024,帧率可达 60FPS。 查看更多科研设备信息，网页到：仪器+（专业仪器设备的知识内容平台 木木西里）

结构光，英文叫做 Structured light，其原理是基本原理是，通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。简单来说就是，通过光学手段获取被拍摄物体的三维结构，再将获取到的信息进行更深入的应用。通常采用特定波长的不可见的

1、TOF TOF技术优势 体积小，集成度极高，成本低 TOF技术劣势 功耗大、分辨率精度提高困难 2、机构光 结构光技术优势 利用成熟2D Sensor，产品丰富多样，适合不同精度与成本 机构光技术劣势 受制于景深和光强限制，远距离不理想 3、被动视觉 被动视觉技术优势 不受室外光限制，合适不同距离，成本低 被动视觉技术劣势 无特征物体精度较差 4、其它新技术 优势 有望突破传统技术瓶颈 劣势 量产及成本 知象光电自主研发的深度相机Ailook，采用MEMS微结

随着机器视觉，自动驾驶等颠覆性的技术逐步发展，采用 3D 相机进行物体识别，行为识别，场景 建模的相关应用越来越多，可以说深度相机就是终端和机器人的眼睛，那么什么是深度相机呢，跟之前的普通相机（2D）想比较，又有哪些差别？ 深度相机又称之为3D相机，顾名思义，就是通过该相机能检测出拍摄空间的景深距离，这也是与普通摄像头最大的区别。 普通的彩色相机拍摄到的图片能看到相机视角内的所有物体并记录下来，但是其所记录的数

1、Tof TOF深度相机的代表技术有：相位、时间，这两种技术，就是通过计算光线反射的相位差/时间差从而确定深度信息。 2、结构光 机构光深度相机的代表技术有：散斑、掩模、光栅、线激光。 散斑技术原理：随机点阵光斑被三维物体调制。 掩模技术原理：掩模发射机构光 光栅技术原理：已知的条纹光栅被三维物体调制。 线激光技术原理：激光被三维物体调制、三角测量原理 3、被动视觉 被动视觉技术代表技术有：单目、双目两种。 单目技术原理

亲爱的各位吧友：欢迎来到深度相机