【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：
| 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 | 中 | 低 |
| 精度 | 中 | 中高 | 中 |
| 帧率 | 低 | 中 | 高 |
| 抗光照（原理角度） | 高 | 低 | 中 |
| 硬件成本 | 低 | 中 | 高 |
| 算法开发难度 | 高 | 中 | 低 |
| 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。
