一．文献综述及参考文献
研究意义及背景
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， 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，但是其所记录的数据不包含这些物体距离相机的距离。仅仅能通过图像的语义分析来判断哪些物体离我们比较远，哪些比较近，但是并没有确切的数据。而深度相机则恰恰解决了该问题，通过深度相机获取到的数据，我们能准确知道图像中每个点离摄像头距离，这样加上该点在 2D 图像中的(x,y)坐标，就能获取图像中每个点的三维空间坐标。通过三维坐标就能还原真实场景，实现场景建模等应用。
国内外研究现状
目前市面上常有的深度相机方案有以下三种。(1)结构光(Structured-light)，代表公司有奥比中光，苹果(Prime Sense)，微软 Kinect-1，英特尔 RealSense, Mantis Vision 等。 (2)双目视觉(Stereo)，代表公司 Leap Motion， ZED，大疆;(3)光飞行时间法(TOF)，代表公司微软 Kinect-2，PMD，SoftKinect，联想Phab。
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红外激光作为光源，它发射出来的光经过一定的编码投影在物体上，通过一定算法来计算返回的编码图案的畸变来得到物体的位置和深度信息。根据编码图案不同一般有：条纹结构光，代表传感器enshape，编码结构光，代表传感器 Mantis Vision, Realsense(F200), 散斑结构光，代表传感器 apple(primesense), 奥比中光。
结构光（散斑）的优点主要有： 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。
TOF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，且需要发出高频高强度激光，目前大多采用检测相位偏移办法来实现 TOF 功能。简单来说就是，发出一道经过处理的光，碰到物体以后会反射回来，捕捉来回的时间，因为已知光速和调制光的波长，所以能快速准确计算出到物体的距离。
因为 TOF 并非基于特征匹配，这样在测试距离变远时，精度也不会下降很快，目前无人驾驶以及一些高端的消费类 Lidar 基本都是采用该方法来实现。 TOF 的优点主要有：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。
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