【计算机视觉】深度相机(三)--三种方案对比

原文:http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52511701

RGBD方案对比:

关键技术规格:

1.检测范围;

2.检测精度;

3.检测角度;

4.帧率。

5.模块大小

6.功耗

目前主流的深度摄像头方案在检测距离上、精度、检测速度上相差不大,区别在于:

1、结构光方案优势在于技术成熟,深度图像分辨率可以做得比较高,但容易受光照影响,室外环境基本不能使用;

2、TOF方案抗干扰性能好,视角更宽,不足是深度图像分辨率较低,做一些简单避障和视觉导航可以用,不适合高精度场合。受环境影响小,传感器芯片并不成熟,成本很高,实现量产困难。

3、双目方案,成本相对前面两种方案最低,但是深度信息依赖纯软件算法得出,此算法复杂度高,难度很大,处理芯片需要很高的计算性能,同时它也继承了普通RGB摄像头的缺点:在昏暗环境下以及特征不明显的情况下并不适用。

双目RGB、结构光、TOF三种主流技术的详细的比较:

三种主流RGBD方案对比
方案 双目 结构光 TOF
基础原理 双目匹配,三角测量 激光散斑编码 反射时差
分辨率 中高
精度 中高
帧率
抗光照(原理角度)
硬件成本
算法开发难度
内外参标定 需要 需要  
       

总结:

1.双目方案,最大的问题在于实现算法需要很高的计算资源,导致实时性很差,而且基本跟分辨率,检测精度挂钩。也就是说,分辨率越高,要求精度越高,则计算越复杂,同时,纯双目方案受光照,物体纹理性质影响。

2.结构光方案,目的就是为了解决双目中匹配算法的复杂度和鲁棒性问题而提出,该方案解决了大多数环境下双目的上述问题。但是,在强光下,结构光核心技术激光散斑会被淹没。因此,不合适室外。同时,在长时间监控方面,激光发射设备容易坏,重新换设备后,需要重新标定。

3.TOF方案,传感器技术不是很成熟,因此,分辨率较低,成本高,但由于其原理与另外两种完全不同,实时性高,不需要额外增加计算资源,几乎无算法开发工作量,是未来。

原文地址:https://www.cnblogs.com/huty/p/8517682.html