編者按：隨著時代的發展，內容傳播的形式在不斷演進，而從2維升級到3維，是科技發展之必然。在未來幾年，3D影像技術將加速全面向市場滲透。LiveVideoStack邀請到了螳螂慧視的駱曉峰老師，為我們介紹3D成像技術。

今天，我分享的內容主要分為三個章節。首先，介紹一些相關的背景。然后，介紹3D成像技術。最后，介紹幾種3D的應用場景。

01??2d到3d

首先，介紹從2D到3D的背景。

兩百年前，人類拍下了第一張照片。經過兩百年的發展，2D影像技術滲透到各行各業，為了追求更好的展示，開始了3D影像技術的研究。從2維升級到3維，也是科技發展之必然。

我們的感受也在不斷變化。最初，我們從平面媒體（比如報紙）獲取信息，這涉及到視覺。然后，我們可以從廣播獲取信息，這涉及到聽覺。接著，我們可以看電視來獲取信息，這涉及到視覺和聽覺。再然后，我們使用電腦和智能手機來獲取信息，這涉及到視覺和聽覺，并且我們還獲得了交互體驗。現在我們可以使用VR、AR和XR，而3D光學是AR、VR和XR的核心。從硬件方面來看，硬件已經發展到了一定的階段，可以在現有的硬件上呈現一些3D的效果。

無論是元宇宙還是虛擬現實，都需要大量3D數據。之前認為3D數據可以通過建模得到，比如需要一個桌子，可以通過計算機建模得到。那么有沒有更好的方法來獲取3D數據呢？

02? 3D成像技術

3D成像技術就是利用3D相機使一個3D物體進行快速成像。我們的主要目標是使現實世界數字化。

3D成像技術的原理是三角成像原理。三角成像原理參考了眼睛成像原理，單個眼睛或單一鏡頭無法獲取深度數據，所以需要兩個眼睛。右圖展示了與結構光相關的原理，攝像頭拍攝激光上的激光數據來成像。

目前主流的3D成像技術主要是以下幾種。首先是雙目，這是大家常用的技術，現在的閘機就采用了這種技術。雙目模擬了人的眼睛，觀察同一物體時，兩只眼睛看到的物體是不一樣的，通過該差異性可以計算得到3D數據。然后是結構光，主要有兩種方案。一種是散斑結構光，目前很多公司都在使用這項技術。散斑結構光在2005年由以色列的PrimeSense公司創建，iPhone使用了這項技術，并使這項技術進入大眾視野。目前，蘋果公司掌握了散斑結構光的大部分專利。PrimeSense曾與微軟一起開發Kinect，在國內也會經常接觸到Kinect，因此國內很多3D方面的研究基于Kinect 3D相機，國內大部分使用的也是散斑結構光技術。另一種是編碼結構光，散斑結構光投射出來的是點，而編碼結構光投射出來的是圖案。編碼結構光在2005年由以色列的MantisVision公司創建。目前，小米8透明探索版的前置攝像頭采用了編碼結構光技術。最后是TOF，即飛行時間，其計算發射光和光從物體反射回來的時間差，激光雷達就使用了TOF技術。TOF主要有兩種方案，一種是dTOF，其原理是通過光源發射脈沖，接收端接收從物體發射回來的脈沖，并計算兩個脈沖的時間差。另一種是iTOF，光經過連續波調制后發射出去，通過比較發射時的圖和接收時的圖得到載波相位差，并基于此得到深度信息。

接下來詳細介紹散斑結構光。這是一張鏡頭的示意圖，其原理如下。首先是一個發光器件，由其發射光。然后經過準直鏡，發射出來的光較為發散，亮度不夠，而準直鏡可將發散光路變成平行光路。最后，通過DOE投射出點陣。眾所周知，在遠的地方看點會發現點比較小，在近的地方看點會發現點比較大（結果大致如圖所示），這就是散斑結構光的原理。

然后，詳細介紹編碼結構光。與散斑結構光不同的是，編碼結構光投射出來的是圖案。這個現象可以參考我們小時候的手指游戲，即用手指做出不同形狀，然后手電筒照射手指，可以投影出不同動物的樣子。同理，在鏡頭上放置一個mask圖案，發射光時就可以將圖案投影到物體上。由于物體是凹凸不平的，投影到物體上的圖案會變形，可以基于此計算得到3D數據信息。在散斑結構光和編碼結構光中，光發射出去和光反射回來即為一幀。

目前，大多使用IR攝像頭，這是因為為了與可見光有區別，我們使用了紅外光。激光器發射光，IR攝像頭則拍下相應圖像然后進行計算。由于有時需要獲取顏色的信息，所以會增加一個RGB攝像頭。以上內容就組成了整個模組，iPhone和小米8就有此類前置攝像頭模組。除了這些基本構成，還添加了接近感應器等。iPhone配備了接近感應器，一方面是為了在接聽電話時使手機自動滅屏，另一方面是為了保證安全性，因為紅外光對人眼有損害，所以在人眼離手機的距離在一定范圍內時，會關閉發射器。

在散斑結構光中，DOE會發射散斑光。當鏡頭損壞或DOE破損時，準直后的激光光束可能會直接照射到人眼，從而對人眼造成傷害，所以采用散斑結構光技術時必須做人眼安全方面的工作。在編碼結構光中，在投影鏡頭上放置了mask，光束受到了遮擋，不會直接照射到人眼，所以在編碼結構光中，一般不會引進人眼安全相關的技術。

接下來，詳細介紹dTOF，即LiDAR。在dTOF中，發光器發射脈沖，脈沖碰到物體時會反射回來，然后計算得到脈沖的時間差。時間差越小則距離越近，時間差越大則距離越遠。這其中有一個難點，由于很多時候拍攝時距離物體較近，時間差較小，所以需要一個精密度較高的時鐘。

iPhone 12 Pro和iPad Pro采用了dTOF，華為、vivo和OPPO采用了iTOF。這是因為蘋果掌握了dTOF的大部分專利，且很多功能不開放。在iTOF中，發射出來的不是脈沖而是正弦波，然后計算發射時的波和接收到的波的相位差，可以得到時間等信息。總之，iTOF以面發射光，dTOF以點發射光。

此外，還有很多其他的3D成像技術，此處不再做介紹。

03? 3D攝像錄制

最后，介紹幾種3D的應用場景。

這是iPhone上的攝像頭，當人在解鎖手機或進行支付時，拍攝單幀圖像就可完成相關操作。這通常用于活體識別、人臉識別和人臉支付等。比如，在前段時間比較火的人臉支付中，就采用了這種單幀攝像的方式，即拍攝單幀深度圖或點云進行處理。

采用3D攝像頭還可以避免“照片攻擊”。在2019年，曾有新聞報道稱可以用照片解鎖豐巢快遞柜，因此人們開始質疑人臉識別的安全性。iPhone X采用了3D攝像頭，其識別到的是3D數據，可以進行活體識別，避免了“照片攻擊”。

接下來介紹單設備掃描。當一幀圖像不夠時，可以使用設備對物體進行掃描。在掃描的過程中，3D圖像會慢慢呈現出來。當物體有遮擋時，要采用合適的掃描方式。單設備掃描的主要對象是靜態物體，比如石獅子、杯子、沙發等。

另一種是多設備靜態拼接。如圖是一個demo，采用一組攝像頭使其各拍攝一幀圖像，并將圖像拼接起來得到人臉模型。目前，這種設備已經開始出售，其原理就是使用多設備對物體進行多角度同時拍攝。單設備掃描的成像速度較慢（需要持續掃描才能成像），而多設備靜態拼接的成像速度較快，就像只按了一下快門，因為其采用了多設備進行拍攝。在遮擋部位較多的情況下，比如拍攝人的下頜，就要采用多設備拍攝。

接下來介紹動態3D影棚。之前介紹的錄制方式的對象主要是靜態物體，動態3D影棚則可實現實時預覽和動態直播，延遲可以控制在500ms以內。其中，主要的問題是3D相機同步和多鏡頭干擾。之前提到，為了與可見光有區別，我們采用了紅外光，當兩個鏡頭同時向同一個物體發射光束時，物體上會有兩個疊加在一起的圖案，這就造成了多鏡頭干擾。為了解決這個問題，多鏡頭需要進行分時拍攝，但間隔時間不宜太長，要保證當前鏡頭拍攝完后，緊接著下一個鏡頭就開始拍攝，將速度保持在20-30fps。這樣，拍攝出來的就是動態的畫面。

以上就是今天介紹的主要內容，謝謝大家！
編輯：黃飛

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