一文詳解深度相機之TOF成像

以下文章來源于CV研習社 ，作者愛做菜的煉丹師

本文通過介紹TOF相機的成像過程，帶大家了解TOF相機中脈沖法和連續(xù)波調(diào)制這兩種技術原理，并詳細的分析每種方法的實現(xiàn)細節(jié)和各自優(yōu)缺點，對連續(xù)波調(diào)制方法深入其相位差原理，單頻相位測距的限制及如何解決模糊距離等問題。

0 前情回顧

小編過了一個咸魚般的五一，躺尸在家被五大過程組，十大知識體系折磨個半死，做題全憑感覺。

記得放假前一天和朋友吃飯，被問到TOF的原理是什么？小編弱弱的回答****脈沖波打到物體返回后統(tǒng)計光的運行時間從而計算距離。被大佬用質(zhì)疑的眼神瞄了一下，然后啪嗒啪嗒給我解釋了一番連續(xù)調(diào)制波的原理。

小編總感覺哪里有些問題，做了這么久激光雷達感知算法，那些Velodyne-16，Horizon確實是基于脈沖波的技術原理呀，不過再往下問具體傳感器內(nèi)部是怎么工作的，小編也是一知半解。

下面我們來好好補一補有關TOF相機的基本知識，劇透一下原來TOF相機既可以基于脈沖波的光學快門方法又可以基于連續(xù)調(diào)制波的方法。

1 什么是TOF相機

在雙目成像的文章中，我們說過雙目相機是一種被動接收自然光的傳感器，通過接收自然光利用三角測距的方式描述三維環(huán)境。本文的TOF相機則是一種主動****紅外光的傳感器，通過****光脈沖并接收打到物體反射回來的脈沖信號，最后計算光脈沖的飛行時間得到目標物體的距離。

說到這里我們可能第一反應是這不就是激光雷達的工作原理嘛！確實很相似，但是機械式或混合固態(tài)激光雷達采用逐點掃描的方式感知環(huán)境信息，而TOF相機以面陣的方式得到深度圖。

小編最早接觸的TOF相機就是微軟的Kinect 2.0。Kinect系列很有意思，第一代基于結構光原理做的深度相機，第二代基于TOF原理做的深度相機，當時小編以為第三代是不是要用雙目原理做深度相機了，誓把深度成像的技術都玩?zhèn)€遍的時候它停產(chǎn)了。如下圖所示：上面是Kinect 1.0，下面是Kinect 2.0（長得太丑）

TOF相機輸出的深度圖在2D空間表示為灰度圖像，每個像素點對應一個距離值，其中強度越亮表示距離越近，如果光源被吸收或者未收到反射信號則呈現(xiàn)黑色。如下圖所示：

在深度圖的基礎上，配合相機的外參數(shù)據(jù)可以轉(zhuǎn)換三維點云。假如你又同時有一顆RGB相機，能夠?qū)⑽矬w表面紋理映射到點云體素上，那么一張栩栩如生的三維渲染模型就出來了，如下如所示：

2  TOF相機的技術原理

****模塊和接收模塊是TOF相機的核心部分，通過內(nèi)部的數(shù)據(jù)處理計算出深度信息。至于采用什么技術計算深度信息，我們提到了兩種方法：

基于脈沖法原理簡單：類似于我們有一個計時器，按下開始鍵****一束脈沖波出去，當遇到障礙物后返回，當被接收器收到后按下停止鍵。根據(jù)計時器記錄的時間和光的速度可以計算出相機到物體的距離。

公式如：Distance = 1/2 × c × Δt

其中c表示光在空氣中傳播的速度，Δt表示脈沖信號從相機到目標往返的時間。

通過一個高頻率的時鐘驅(qū)動計數(shù)器對收發(fā)脈沖之間的時間進行計數(shù)，使得計數(shù)時鐘的周期必須遠小于發(fā)送脈沖和接收脈沖之間的時間才能夠保證足夠的精度。但是如果要達到毫米級別的測量，對控制時鐘，****單元等電子元器件的精度都是一項挑戰(zhàn)。這就是為什么無人駕駛中應用的激光雷達傳感器常基于脈沖法，因為該方法比較適合中遠距離的測量。

但是在機器人等應用中使用的TOF相機大多采用的是連續(xù)波調(diào)制的方法：使用調(diào)制光照射場景, 并測量通過場景中的物體反射后返回光的相位延遲。得到相位延遲后, 再使用正交采樣技術測量間接得到距離。

公式如：Distance = 1/2 × c × ? × T/2π

其中c表示光在空氣中傳播的速度，T表示調(diào)制周期，?表示****和接收波形的相位差。

該方法比較適合中短距離的測量，精度往往可以達到毫米級。

通過對比上述兩種方法的基本原理，我們不難發(fā)現(xiàn)：

脈沖法測量方式簡單，占空比窄檢測距離遠；但是它易受環(huán)境光和元器件精度影響，測量精度相對較低。

相位差可以消除測量器件帶來的固定偏差但是采樣次數(shù)多，導致測量耗時幀率低。

3 如何將相位偏移轉(zhuǎn)換成距離？

仔細看兩種方法的距離求解公式，其實很相似，最終都是距離 = 速度 × 時間。唯一區(qū)別在于時間是怎么得到的？

脈沖法求時間比較直接，這里沒有什么好解釋的，就是到達時間-****時間即可。

相位差也是可以轉(zhuǎn)換成時間的，通常某一定頻率 f 的相位差時間 = 相位差的度數(shù) / 2πf 。這里就有小伙伴會問相位差的度數(shù)是怎么求的？

在連續(xù)波調(diào)制過程中通常將連續(xù)波近似為正弦波劃分成4個窗口進行采樣，并且采樣時間間隔相同。如下圖所示：

推導過程就不貼了，最終的結果為：

? = arctan((Q3-Q4) / (Q1-Q2))

相位差求取中的(Q3-Q4)和(Q1-Q2)相對于脈沖調(diào)試法消除了由于測量器件或者環(huán)境光引起的固定偏差。并且方程中求商的過程減少了來自距離測量的恒定增益影響，比如系統(tǒng)放大和衰減或者反射響度等問題。

4 重復周期下的相移如何計算距離？

在信號與系統(tǒng)中提到過相位與延時的關系，其中2π為一個符號周期時間，如果采用相位差法測距，怎么判斷目標位于第幾個周期呢？

事實上采用單一頻率進行相位測距，確實無法分辨超過一個周期的距離值。簡單粗暴一點的做法就是根據(jù)最大測量距離來調(diào)節(jié)頻率，不過頻率越高意味著距離分辨率越低，從而測量精度越低。所以在單一頻率下會出現(xiàn)距離和精度無法同時滿足的情況。

為解決單頻造成的模糊距離問題，可以采用多頻率技術來延長測量距離同時不降低調(diào)制頻率。多頻率技術的工作原理就是將一個或多個調(diào)制頻率添加到混合。每個調(diào)制頻率將有不同的模糊距離，但真正的位置是在不同的頻率一致。當兩個調(diào)制一致的頻率，稱為拍頻，通常是較低的，并對應一個更長的模糊距離。如下圖所示：

此解釋來源于2014年的一篇文章：Time-of-Flight Camera – An Introduction

有興趣的小伙伴可以私我要文章（還有一篇更詳細的原理解釋：TOF Camera Principles Methods and Applications）

5 TOF相機的特性對比

市場上比較常見的視覺傳感器包括單目相機、雙目相機、結構光相機、全景相機、紅外相機、TOF相機等。通常在談到深度相機時會把TOF和結構光、雙目這三種技術拿出來進行對比。

TOF技術相比結構光實現(xiàn)難度較低，****信號遇到目標返回即可，不像結構光需要先打出激光散斑編碼，然后再去提取編碼特征。而且TOF受環(huán)境影響較小，不存在結構光激光散斑在戶外會被淹沒的問題，具有較好的抗干擾能力。但是TOF相機的分辨率低，所以通常只適用于一些近距離的避障導航功能。

TOF技術相比雙目成像技術，因為其主動****光源，輸出的深度數(shù)據(jù)是通過解相位計算得到，所以很大程度上不受陰影的影響，在昏暗場景依然有良好的效果。而且TOF生成深度圖沒有復雜的特征配準、三角測量等算法加持，所以不依賴特征匹配的好壞，也就不受物體表面紋理，環(huán)境光照射角度等影響。在生成深度圖的實時性上自然優(yōu)于雙目經(jīng)過一大堆復雜計算的成像過程。

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