轉載: https://zhuanlan.zhihu.com/p/51218791 TOF技術是什么，又和結構光有什么區別
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一．概述
結構光（Structuredlight），通常采用特定波長的不可見的激光作為光源，它發射出來的光帶有編碼信息，投射在物體上，通過一定算法來計算返回的編碼圖案的畸變來得到物體的位置和深度信息，鏡頭需要定制鏡頭或者特殊鏡頭設計。
光飛行時間法（TOF），利用測量光飛行時間來取得距離，簡單來說就是，發出一道經過處理的光，碰到物體以后會反射回來，捕捉來回的時間，因為已知光速和調制光的波長，所以能快速准確計算出到物體的距離。
TOF技術主要是為了實現3D成像而生，X，Y兩維的手機拍照大家都非常熟悉了，TOF在其基礎上增加了Z軸的深度信息。實現3D的其他方案還包括，散斑結構光、編碼結構光、雙目視覺以及雙目結構光等，iPhoneX使用的就是散斑結構光方案，而 iPhoneXs同樣采用了結構光方案。
相對結構光方案，TOF的3D方案實現起來更為簡單，主要包括投射器和接收模組，通過控制投射器發出經調制的近紅外光波，遇物體后反射，接收模組計算發射光波和接收光波的時間差或相位差，換算成被拍攝景物的距離，以獲取深度信息。
二、ToF
ToF（Time of Flight）飛行時間
字面理解就是通過光的飛行時間來計算距離
ToF的基本原理是通過紅外發射器發射調制過的光脈沖，遇到物體反射后，用接收器接收反射回來的光脈沖，並根據光脈沖的往返時間計算與物體之間的距離。這種調制方式對發射器和接收器的要求較高，光速那么快，對於時間的測量有極高的精度要求。
TOF技術同結構光技術不同，TOF時間飛行法的原理是通過專用傳感器，捕捉近紅外光從發射到接收的飛行時間，判斷並計算出物體的距離信息。其發射的是持續不斷的“面光源”。光線遇到不可穿透物體會發生反射，利用這一原理，通過記錄反射光達到接收器的時間，由於光速和光波長已知，理論上便能快速計算出光源與物體的距離，由此得到一張被測物體的3D圖像。
在實際應用中，通常調制成脈沖波（一般是正弦波），當遇到障礙物發生漫反射，再通過特制的CMOS傳感器接收反射的正弦波，這時波形已經產生了相位偏移，通過相位偏移可以計算物體到深度相機的距離。
原理不復雜，但要實現較高的測量精度，並將發射接收模塊小型化並不容易。
由於測量光的飛行時間需要非常高的頻率和精度，早期的ToF設備在體積上一直存在問題，成本也高，所以多只用於工業領域。ToF的小型化極大依賴於近年來集成電路與傳感器技術上的突破，使得在CMOS芯片上對光脈沖相位的測量逐漸變得可行。有芯片上的解決方案，才有小型化和低成本的產品出現。
據說目前最小的ToF模塊IRSZ238XC，整個模塊（包括傳感器，鏡頭IR發射器及電路）尺寸為12mm×8mm。外形更小巧，擁有比以前芯片更高的分辨率，達38,000像素。
三、結構光
結構光 (Structured Light)
結構光是通過紅外激光器，將具有一定結構特征的光線投射到被拍攝物體上，再由專門的紅外攝像頭進行采集反射的結構光圖案，根據三角測量原理進行深度信息的計算。
簡單來說就是通過近紅外激光器，將具有一定結構特征的光線投射到被拍攝物體上，再由專門的紅外攝像頭進行采集。這種具備一定結構的光線，會因被攝物體的不同深度區域，而采集不同的圖像相位信息，然后通過運算單元將這種結構的變化換算成深度信息，以此來獲得三維結構。如下圖：
iPhoneX上的Truedepth相機，用的是以色列PrimeSense公司的Light Coding技術。這種結構光方案，通過投射人眼不可見的偽隨機散斑紅外光點到物體上，每個偽隨機散斑光點和它周圍一定范圍內的點集在空間分布中的每個位置都是唯一的，並將預先進行了存儲。
這些散斑投影在被觀察物體上的大小和形狀根據物體和相機的距離和方向而不同，由此計算深度信息。
投射的光點或圖案在任意不同空間中是不相同的，如下圖所示：
優缺點：
這種方案和ToF相比，計算量少功耗低，在近距離范圍內精度更高，所以在人臉識別，手勢識別方面極具優勢。
當然，結構光的缺點也比較明顯。由於投射的經過編碼的圖像或散斑光點，在室外容易被強自然光淹沒，所以結構光方案在室外並不好用。當物體距離相機較遠時，物體上投射到的圖像或光點越大，精度也越差；它也容易受光滑平面的反光影響，比如投射到鏡子上。
P.S. 想象一下手電筒，幾萬個點投射在你手上，和投射在10米遠處的物體上，每個點覆蓋的面積是不是放大了很多倍?精度就會自然降低很多。
說回ToF技術。相較之下，ToF設備要求發光器件與接收器件間盡可能接近，越接近，由於發射-接收路徑不同所產生的誤差就越小。因此，ToF技術更利於設備的小型化，對於手機或是AR產品實現輕便緊湊的外形非常重要。
而結構光一定程度上相反，結構光的精度和Baseline（投射器和接收模組的距離）關系非常大，Baseline間隔越長，精度就越高。常用的Baseline至少需要保證20mm以上。
從兩種技術的對比上看，TOF技術雖然實時性好、算法簡單，但存在傳感器技術不成熟、圖像分辨率低、成本高、功耗高等問題，目前其更多應用在物體測距等領域。3D結構光技術測量精度高，可以達到1mm（毫米級），擁有功耗相對較低等諸多優點，更適合用於近距離的人臉識別，在智能手機、刷臉支付等場景擁有巨大潛力，因此備受業界的重視。
