何磊，苏松志,2，李绍滋,2

(1.厦门大学 信息科学与技术学院, 福建 厦门 361005； 2. 福建省仿脑智能系统重点实验室, 福建 厦门 361005)

传统的机器视觉是把三维景物投影成二维图像，然后通过建立起的图像数据与成像过程及景物特征的数学关系来恢复三维场景。成像的过程中损失了深度信息，因而重构的三维场景并不是惟一的，使机器视觉的发展和应用受到了限制。图像深度信息获取的基本任务就是利用光学、几何学等方法从二维图像中估计出各物体之间以及同一物体不同部位之间与摄像头的距离，从而估计出图像的深度信息。深度图像获取的方法可归纳为主动式深度传感器的方法[1]和被动式计算机立体视觉的方法[2-3]。

主动式深度传感器的方法主要是利用物理学和光学等知识来获取深度图像。激光雷达深度成像[4-5]的基本原理是每隔一定时间间隔向被测目标发射信号并检测回波，从而确定距离。莫尔条纹技术[1-2]利用刻有高频等间距条纹的标尺光栅与指示光栅相重叠，并且二者之间有一个很小的夹角时相对运动形成低频莫尔条纹的原理。结构光法是近年来在激光逐点扫描法基础上发展起来的一种非接触测量方法。它用激光线光源，经柱面镜产生平面光照射在被测物上，在被测物上产生一条明亮的光带，通过CCD摄像机摄入，经数字信号处理可获得光带的数字图像，再经计算机处理即得物体在光切面上的二维轮廓信息，若进一步沿着第三维直线方向步进测量，就可获得目标的深度图像。……