3D成像技术大PK，未来谁是王者

近年来，3D成像在工业和消费者应用中变得重要，具有3D成像功能的机器视觉系统可以更快，更准确地检查生产现场的组件。在消费者领域，3D成像为媒体提供更大的图像深度。3D成像技术的成熟拉开了二维向三维升级的帷幕，有望带动光学创新的新一轮革命。

如今，3D结构光、双目立体视觉和TOF是当今3D成像三大主流技术。它们各有特色，下面就为大家详细介绍三种技术的微妙之处。

首先科普一下什么叫做3D 成像？

3D成像受到最复杂成像物体——眼睛的启发。由于眼睛是分开的，每个人都从不同的角度看世界。快速覆盖一只眼睛，然后另一只眼睛，每次都表现出微妙但明显的角度差异。人类在视觉中感知的维度来自大脑将不同的图像组合成一个整体成为视差现象。基于此，3D成像在二维的基础上，实现了像素景深的叠加，拍照的同时记录下对象的立体信息，推动人脸识别、虹膜识别、手势控制、机器视觉等变为现实，是开启AI和AR时代的感知钥匙。

一、3D结构光

用过iPhoneX的都知道，它开启了光学成像的新大陆，3D结构光和TOF就应用在这款手机上。其中Face ID人脸识别系统就采用3D结构光。

结构光是通过近红外激光器向物体投射具有一定结构特征的光线，再由专门的红外摄像头进行采集获取物体的三维结构，再通过运算对信息进行深度处理成像。该技术目前有编码结构光和散斑结构光两种实现类别。

结构光技术仅需一次成像就可得到深度信息，具备低能耗、高成像分辨率的优势，能够在安全性上实现较高保证，因此被广泛应用于人脸识别和人脸支付等场景。但结构光技术识别距离较短，大约在0.2米到1.2米之间，这将其应用局限在了手机前置摄像，主要用于3D人脸识别屏幕解锁、人脸支付及3D建模等。iPhoneX上的Truedepth相机，用的是以色列PrimeSense公司的Light Coding技术。这种结构光方案，通过投射人眼不可见的伪随机散斑红外光点到物体上，每个伪随机散斑光点和它周围一定范围内的点集在空间分布中的每个位置都是唯一的，并将预先进行了存储。只要在空间中打上这样的结构光，整个空间就都被做了标记，把一个物体放进这个空间，只要看看物体上面的散斑图案，就可以知道这个物体在什么位置了。当然，在这之前要把整个空间的散斑图案都记录下来，所以要先做一次光源基准标定（pattern）。

如果你没有概念，就想象一下手电筒，几万个点投射在你手上，和投射在10米远处的物体上，每个点覆盖的面积是不是放大了很多倍精度就会自然降低很多。

当然，结构光的缺点也比较明显：由于投射经过编码的图像或散斑光点，在室外容易被强自然光淹没，所以结构光方案在室外并不好用。当物体距离相机较远时，物体上投射到的图像或光点越大，精度也越差；它也容易受光滑平面的反光影响，比如投到镜子上。

需要说明的是，结构光法按投射方式可分为点、线、面三种方式。这些技术皆为提高编码图案的解调抗干扰性，以及更快获取深度点云而采取的不同技术手段，目前，在移动终端领域，结构光编码以静态编码为主。

3D结构光技术解决了双目匹配算法的复杂度问题，分辨率能达到1080p级别，测量精度高，算法复杂程度适中，但其精度随着距离增加将会下降，适合近距离使用。

但结构光的实现也有一定难度：

1）首先是经济成本，深度摄像头远高于一般的摄像头；

2）摄像头需要的空间和功率限制，手机摄像头已经可以做到很小的体积和很小的功率，但是深度摄像头还很难，特别是如果希望能达到比较高的精度；

3）很多深度摄像头是需要额外光源的，因此还要专门的散热设备。

4）后端的软件匹配。

3D结构光技术这么强悍，那能用在什么地方呢?

现在很多产品和行业已经开始大量使用3D结构光技术了， iPhone手机Face ID功能凭借着出色的体验已经得到了消费者们的广泛认可;OPPO Find X手机搭载的便是奥比中光3D摄像头，此外，还有其他场景也会用到：

1、智能手机

3D人脸解锁和支付、社交(根据捕捉人的面部表情生成专属3D形象和表情包)、视频直播、3D个性美颜、AR游戏级购物、室内导航等;

2、新零售领域

刷脸支付;商家则可以对客流进行智能分析，快速对商品进行识别和整理，并对货架进行实时监控等;

3、房地产和装修行业

通过3D空间扫描可以快速帮助设计师完成量房、设计等工作，大大提升工作效率;

4、安检和监控

如今新推出的智能门禁、闸机、智能门锁也都采用了人脸识别技术，这样可以让安检的效率更高，对于用户而言体验也会更好;

5、驾驶辅助安全

通过3D视觉自主核心算法可以将3D图像识别准确率提高到99.9%，并做到毫秒级响应，同时能全天候工作，监督预警保障驾驶安全;

6、智能机器人应用

提升智能机器人的感知能力，让它们做到更多的事情;

7、智能家居

可以让家电产品加入手势操控、智能开关机等创新功能，大大提高便捷度;

二、双目立体视觉

双目立体视觉（Binocular Stereo Vision）这项技术可有些年头了，它始于上世纪的60年代中期，是机器视觉的一种重要形式，基本原理是从两个视点观察同一景物，以获取在不同视角下的感知图像，然后通过三角测量原理计算图像像素间的位置偏差(视差)来获取景物的三维信息。这一过程与人类视觉感知过程是类似的。

经过几十年来的发展，立体视觉在机器人视觉、航空测绘、反求工程、军事运用、医学成像和工业检测等领域中的运用越来越广。

由于双目立体成像系统在场景缺乏特征时，经常会受到性能下降的困扰，因此在未被应用在智能手机成像中。举个例子，在面对墙壁平坦光滑的表面的情况下，立体成像系统捕获的 3D 信息通常不完整或不准确。

双目体视目前主要应用于四个领域：机器人导航、微操作系统的参数检测、三维测量和虚拟现实。

技术发展方向

就双目立体视觉技术的发展现状而言，要构造出类似于人眼的通用双目立体视觉系统，还有很长的路要走，进一步的研究方向比如：

1、如何建立更有效的双目立体视觉模型，能更充分地反映立体视觉不去确定性的本质属性，为匹配提供更多的约束信息，降低立体匹配的难度。

2、探索新的适用于全面立体视觉的计算理论和匹配择有效的匹配准则和算法结构，以解决存在灰度失真，几何畸变（透视，旋转，缩放等），噪声干扰，特殊结构（平坦区域，重复相似结构等），及遮掩景物的匹配问题；

3、算法向并行化发展，提高速度，减少运算量，增强系统的实用性；

4、强调场景与任务的约束，针对不同的应用目的，建立有目的的面向任务的双目立体视觉系统。

三、TOF让3D建模更简单

2018年iPhoneX 的问市把TOF技术推向了舞台，它通过向目标发射连续的特定波长的红外光线脉冲，再由特定传感器接收待测物体传回的光信号，计算光线往返的飞行时间或相位差，从而获取目标物体的深度信息。

现实中，立体化的3D视觉比2D图片的形式要生动、沉浸许多，这是人们所追求的直观体验。但曾经主流的3D建模实现都十分昂贵，而当3D镜头技术和传统镜头结合起来，意味着在移动端即可实现3D建模，ToF技术正推动着3D建模应用 “飞入寻常百姓家”，它的使用进一步丰富了3D建模技术的应用场景。

如今各大手机厂商都会将TOF考虑进去，因为有TOF摄像头参与的成像在虚化效果上会更加真实，富有层次，从而能够带来更好人像模式体验。

四、三大技术谁将称王

双目立体视觉、结构光和ToF 这三种3D 成像技术各有优缺点。

从软件复杂度角度而言：双目立体视觉主要依靠算法，软件复杂度高，计算量大。

从功耗角度而：ToF 方案功耗高、发热量大。

从测量准确性角度而言：结构光在室内弱光环境准确性高，但在室外强光干扰下准确度差。

从结构紧凑型角度而言：结构光方面紧凑型高。

上述来看，结构光和ToF各有优势，在移动端的应用上具有互补的特性，但不可否认，ToF的多场景应用呈现出了更为广阔的发展前景。iPhone X对3D结构光的应用带动了这项技术的发展和渗透，目前相较于ToF，结构光技术在应用上更为成熟，出货量上明显占优。而且结构光的扫描效果更为真实，具备更强的3D还原能力。但遗憾的是，作用距离的劣势限制了其应用。

ToF技术弥补了距离上的缺陷，由于能够支持更远的作用距离，ToF技术可以被应用于包含3D人脸识别、3D建模以及手势识别、体感游戏、AR/VR在内的更多场景中，从而为智能手机更娱乐性和实用性的体验。此外，相比结构光技术，ToF的模组复杂度低，堆叠简单，可以做到非常小巧且坚固耐用，在屏占比不断提高的外观趋势下，更得到手机厂商的青睐。