3、深度成像技术：从传统方法到压缩感知的革新

深度成像技术：从传统方法到压缩感知的革新

1. 引言

深度成像在众多领域有着广泛应用，如安防领域的人体检测和人流量估计。目前，基于Kinect传感器的数千篇科研论文大多采用结构光版本，若升级到飞行时间（ToF）版本，其成果有望显著提升。随着研究人员采用ToF Kinect，应用范围将进一步拓宽。然而，ToF成像技术仍面临一些挑战，尤其是基于PMD技术的相机，存在横向分辨率低和深度精度有限等问题。压缩感知（CS）理论为解决这些问题提供了新的思路。

2. 传统深度成像方法

深度成像常被视为三维（3D）成像的一种特定形式，旨在通过二维数据阵列捕捉场景的3D信息。常见的深度成像方法有以下几种：
- 激光扫描仪 ：在需要高精度深度测量时是首选。可基于飞行时间原理或三角测量原理。ToF激光扫描仪测量光往返的时间或相位差来确定距离，精度与时间测量精度直接相关且在测量范围内通常恒定；三角测量扫描仪通过相机接收反射信号，利用三角形原理计算距离，精度随距离的平方减小。激光扫描仪的横向分辨率通常较高，但数据采集是顺序进行的，对于高分辨率采集，时间可能较长，且要求场景和设备严格静止。
- 立体系统 ：利用两个相机从不同位置拍摄场景，通过计算视差图来获取深度信息。该方法基本概念上是被动的，但实际应用中需处理镜头畸变和相机对齐问题。深度估计对近距离物体更准确，但存在视差问题、匹配困难和缺乏纹理区域对应关系难以建立等问题。主动立体方法如投影结构光可部分解决这些问题，但被动立体系统通常难以提供密集的深度图像。
- 光编码技术：Kinect传感器 ：源于结构光范围成像