淺談3D成像工作原理和分類

3D成像技術按照工作原理，首先分為被動式和主動式兩類。

被動式視覺效仿生物的雙眼視覺（binocular vision）原理，由至少2枚圖像傳感器（image sensor）構成，運用其觀測對象在每個圖像傳感器單獨成像的位置，結合2枚圖像傳感器的相對物理位置，根據(jù)幾何關系測量原理，可以計算出景深（depth）。請注意，景深和距離是不同的概念，如下圖1所示。

雙目視覺系統(tǒng)的核心在于關聯(lián)同一觀測點在各自圖像傳感器中的坐標位置，如上圖1的左圖所示。然而，在實際使用中，由于受到外部環(huán)境和拍攝對象表面紋理屬性等客觀因素影響，特征點自動匹配在算法上較為復雜，匹配精度也直接影響到景深計算精度，影響系統(tǒng)整體效果。

主動式視覺系統(tǒng)則由于其工作原理的不同，有效解決了這一問題。

主動式視覺系統(tǒng)利用獨立的人工光源，主動投射到觀測對象來測量景深。主動式視覺根據(jù)投射光源和景深技術原理的不同，又分為三小類：三角測距法、結構光法、飛行時間法。如下圖2所示。下面做詳細介紹：

（1）三角測距法（triangular）

三角測距法是利用投射光源、觀測對象和接收圖像傳感器的空間位置，利用三角幾何學計算景深的方法。此方法是眾多主動式3D景深視覺系統(tǒng)的底層基礎算法。

（2）結構光法（structured light）

結構光法可以認為是針對在被動式視覺系統(tǒng)中特征點匹配問題的對策性方案。如下圖 3所示，結構光的含義是主動光源通過特定圖案編碼投射到被測物體，例如將分布較密集的均勻光柵投影到被測物體上面，由于被測物體表面的不規(guī)則性具有的不同深度，反射到圖像傳感器的光柵條紋會有所變形，這個過程可以看作是由物體表面的深度信息對光柵的條紋進行了調制。通過對比圖像傳感器接收到的發(fā)生畸變的光柵圖案和原生圖案，就可以解析出每個觀測點的深度信息，形成深度點云（point cloud），即深度幀（depth frame）。

需要說明的是，結構光法按投射方式還可分為點、線、面三種方式。按照圖案編碼方式亦可分為時間編碼、空間編碼和直接編碼（如灰度編碼）。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，如下表1所示。目前，在移動終端領域，結構光編碼以靜態(tài)編碼為主。

（3）飛行時間法（time of flight）

飛行時間又稱TOF，簡要來說，是基于測量投射的光源信號發(fā)射與接收之間的時間差，計算出景深或距離的一種景深計算方法。

TOF根據(jù)如何測量時間差又可細分為脈沖波測距和連續(xù)波測距。脈沖波測距原理是直接測量脈沖信號發(fā)射和接收的時間差；連續(xù)波測距則是通過連續(xù)發(fā)射整數(shù)波長，通過計算接收波與發(fā)射波之間的相位差，間接計算時間差，如下圖 4所示。

具體來說，脈沖波測距多用于工業(yè)測繪領域等大范圍遠距離場景，其使用的光源也以激光為主。對于手機終端設備而言，由于使用場景和功耗，意味著目標對象與鏡頭的距離在十米、百米以內(nèi)，所以手機終端上使用的TOF預計將以連續(xù)波相位測距技術為主。

就目前而言，結構光與TOF是主動景深視覺系統(tǒng)的主流技術實現(xiàn)方案。結構光技術較為成熟，組件集成度高，目前蘋果iPhone X已采用結構光技術；TOF由于直接測量景深/距離，在響應速度和量程兩方面具有先天技術優(yōu)勢，加上Google、Microsoft等國際一流企業(yè)的站臺背書，技術前景光明。

需要說明的是，主動式3D景深視覺系統(tǒng)在持續(xù)發(fā)展中開始借鑒被動雙目視覺系統(tǒng)的優(yōu)點，即通過引入2枚圖像傳感器（active stereo vision），利用圖像傳感器之間空間位置關系，以及雙路光源發(fā)射器到圖像傳感器的光源運動軌跡，達到更高精度的景深信息。例如，Intel 最新發(fā)布的D400 Series景深攝像模塊就是采用該技術的代表。

3D成像和傳感市場概況

前文介紹了3D景深成像系統(tǒng)的工作原理。那么，3D成像技術是否存在市場需求？3D成像技術距離全面普及還有多久呢？我們可以從以下幾個維度來尋找答案。

（1）VCSEL市場增長情況

VCSEL激光器作為3D景深成像系統(tǒng)的核心部件，在消費電子領域的市場趨勢可以間接反映其3D景深市場需求和未來發(fā)展情況。如下圖5所示，根據(jù)Yole預計，隨著2017年iPhone X首次引入結構光主動式3D成像系統(tǒng)，VCSEL整體市場將以CAGR 48%的增速飛速增長，在消費電子領域，VCSEL市場大小從2017年的1.65億美元攀升至2023年的31億美元，增長幅度接近30倍。