深度相机分类介绍:结构光+立体深度+飞行时间
深度相机分类介绍:结构光+立体深度+飞行时间
- 摘要
- 结构光(Structured Light and Coded Light)
- 双目立体视觉或者直译为立体深度(Stereo Depth)
- 飞行时间(Time of Flight and LiDAR)
摘要
本文主要根据intel网站上对深度相机的介绍做一些翻译整理1。涉及了三种不同类型的深度相机:结构光(Structured Light and Coded Light),双目立体视觉或者直译为立体深度(Stereo Depth)和飞行时间(Time of Flight and LiDAR).
也涉及了一些intel的产品线分类.
结构光(Structured Light and Coded Light)
结构光和编码光深度相机不相同但相似的技术。它们依赖于从某种发射器向场景投射光(通常是红外光)。投射的光在视觉上或随着时间的推移或两者的某种组合而被图案化。因为投影图案是已知的,相机中的传感器如何看到场景中的图案提供了深度信息。例如,如果图案是投射到球上的一系列条纹,则条纹将以特定方式在球表面周围变形和弯曲。
因为这项技术依赖于准确地看到光的投射模式,所以编码和结构光相机在室内相对较短的范围内表现最好(取决于相机发出的光的功率)。此类系统的另一个问题是,它们容易受到环境中来自其他相机或发射红外线的设备的其他噪声的影响。编码光相机的理想用途是手势识别或背景分割(也称为虚拟绿屏)。
产品:例如intel realsense sr305l.
yzComments: 依赖于先验的主动投射的团,室内小范围表现好,容易受到其他相机影响。
双目立体视觉或者直译为立体深度(Stereo Depth)
立体深度相机还经常将红外光投射到场景上以提高数据的准确性,但与编码或结构光相机不同,立体相机可以使用任何光来测量深度。对于立体相机来说,所有的红外噪声都是好的噪声。立体深度相机有两个传感器,相隔很小的距离。立体相机从这两个传感器获取两个图像并进行比较。由于传感器之间的距离是已知的,因此这些比较给出了深度信息。立体相机的工作方式与我们使用两只眼睛进行深度感知的方式类似。我们的大脑计算每只眼睛之间的差异。离我们较近的物体似乎会在眼睛之间(或传感器到传感器)之间显着移动,而远处的物体似乎移动很小。
因为立体相机使用任何视觉特征来测量深度,所以它们在包括户外在内的大多数照明条件下都能很好地工作。红外投影仪的加入意味着在低光照条件下,摄像头仍能感知深度细节。这种深度相机的另一个好处是在特定空间中可以使用的数量没有限制——相机不会像编码灯或飞行时间相机那样相互干扰。
这些相机可以测量的距离与两个传感器的距离直接相关——基线越宽,相机可以看到的越远。事实上,天文学家使用一种非常相似的技术来测量遥远恒星的距离,通过在某个时间点测量一颗恒星在天空中的位置,然后在六个月后当地球位于最远点时测量同一颗恒星从原始测量点开始在它的轨道上。通过这种方式,他们可以使用大约 3 亿公里的基线来计算距离(或恒星的深度)。
产品: 英特尔® 实感™ D400 Intel® RealSense™ D400 series 系列摄像头是立体深度摄像头。
yzComments: 和人判断距离原理一样,依赖于双摄像头数据的差异,低光照也表现良好,一般会加如红外发射器,不会受其他主动相机影响(反射的光越多,进入两边摄像头的信息越多,越好,因为做的是两边的差异)。范围中等。
飞行时间(Time of Flight and LiDAR)
每种深度相机都依赖于已知信息来推断深度。例如,在立体声中,传感器之间的距离是已知的。在编码光和结构光中,光的图案是已知的。在飞行时间的情况下,光速是用于计算深度的已知变量。LiDAR 传感器,您可能从自动驾驶汽车之类的事物中熟悉,它是一种使用激光计算深度的飞行时间相机。所有类型的飞行时间设备都会发出某种光,将其扫过场景,然后计算该光返回相机传感器所需的时间。根据光的功率和波长,飞行时间传感器可以测量很远距离的深度——例如,用于从直升机上绘制地形图。
飞行时间摄像机的主要缺点是它们容易受到同一空间内其他摄像机的影响,并且在室外条件下的功能也较差。任何照射到传感器的光可能不是从特定相机发出的光,而是来自其他来源(如太阳或其他相机)的任何情况都会降低深度图像的质量。
产品英特尔® 实感™ 激光雷达摄像头 L515 Intel® RealSense™ LiDAR Camera L515
yzComments: 距离较远,汽车自动驾驶和直升飞机可以用来检测物体/判断距离,较贵,有时会用到很多lidar组成点云(point cloud). 原理是相对最明了的: 时间乘以光速除以2就是距离。还可以用来机器人避障和绘制立体地图。
- [1] IntelRealsense: Beginner’s guide to depth (Updated)
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