3D结构光原理及应用浅析

        3D结构光，是近些年立体视觉图像处理应用比较热的方向，区别于双目立体视觉以及TOF（飞行时间)，3D结构光深度相机模块 通常由一枚红外投影仪，红外相机以及一块专门用于计算深度的处理器组成，如下图所示：

再加上一枚彩色相机，就组成了一个标准的3D结构光模组。

         结构光，顾名思意，为特殊的光源，通常分为三种：离散光斑、条形光，编码结构光；工作时，经过特定编码的光斑从投影仪投射到物体上，物体反射红外光，红外相机接收反射光，形成图片，根据光斑的畸变情况，计算物体各点距离相机平面的距离。

                                                                               3D结构光投影成像模型

                                                                             三维投影几何模型

                                                                     3D结构光投影透视模型

就上式而言，对于一个像素点（X,Y），能计算出多个空间的点；因此，还需要添加新的约束，即结构光模块平面与模块平面共面（特殊约束，有特定约束关系即可）。

       利用红外相机像素点信息求解被测物体深度信息需要经过：机构光解码、像素、空间坐标转换；为了满足获取深度信息的实时性，结构光模块内部一般会有一枚专用的处理芯片，用于计算并输出实时信息。

       3D结构光目前的使用场景为：1）、物体信息分割与识别，3D人脸识别，用于安全验证、金融支付等场景；

                                                       2）、体感手势识别，为智能终端提供新的交互方式；

                                                       3）、三维场景重建，利用深度相机生成的深度信息（点云数据），结合RGB彩色图像信息，                                                                  可完成对三维场景的还原，可用于测距，虚拟装修等场景。