进阶版：单相机（单目）散斑结构光-三维重建（3D-reconstruction）——加速/实时计算、精度/标定、双光融合、结构变形矫正、深度图后处理等（三）_3d结构光重建精度

系列一：单相机（单目）散斑结构光-三维重建（3D-reconstruction）：综述、原理、计算过程（一）_单目结构光三维重建 c++-CSDN博客

系列二：

单相机（单目）散斑结构光-三维重建（3D-reconstruction）：示例源码（二）-CSDN博客

先上个嵌入式运行效果，不同精度计算方案，帧率约10~60fps可调，提供芯片级解决方案一条龙服务：

本章节简单讲述散斑结构光在应用中的几个实际问题：

一、加速/实时

系列二中的代码使用CPU，单张图耗时以分钟记。优化有两个方向：1、算法优化。2、硬件加速。

1、3D恢复算法优化：

主要耗时瓶颈是遍历计算匹配代价（这一点其实与双目是一样的）。主要优化手段有：

a、匹配代价可使用积分图的方法，如ZNCC也可以使用积分图进行优化；

b、在空间上，或时序上使用粗细搜索，是计算匹配代价中常用的方法，即以上一次（时序）或周围（空间）散斑点的匹配结果为粗搜索（coarse-search），在初值附近再进行细搜索（fine-search）。

2、硬件加速：

a、PC端使用GPU，这就不展开了，GPU已经非常强大,跑到100fps也没问题。且匹配代价的遍历并行计算非常适合GPU。

b、嵌入式端CPU计算使用neon等加速手段，强如3588，算法优化后跑深度图的360P全图也只能到约3~5fps。

c、>5fps，芯片级加速，国内除奥比外，仅有极少数SOC供应商有该能力。

说白了，在嵌入式端像奥比一样想跑大分辨率的实时，没得芯片是不行滴。

二、绝对精度/标定

使用散斑结构光，偏低精度应用居多（毫米级），故通常对精度没有特别苛刻的需求。通常对其重建精度的描述分为相对精度、绝对精度。

相对精度：

        拍摄一个平坦的平面，由于散斑的空间分布及算法的窗口作用，重建得到的往往是一块带有离散点或不平坦的平面，噪声就描述了相对精度。通常与算法本身、算法参数、散斑质量等都有关系。这个精度通常与距离的平方成反比，与焦距、基线成正比。故散斑结构光在远距离的精度会大幅缩水，基本只能达到cm级。

绝对精度：

        将物体摆在1米处，通过深度计算解算出其在1.01米，则绝对误差在1%。该项误差与参考图标定，基线的精度等都有关系。通常在3%以内，精确标定误差基本可控制在0.5%以内。注意，这个误差在不同距离是会变化的。

三、双光融合

        通常部分带有RGB模组的方案，会将彩色图像贴到点云上。通过RGB模组与IR模组的双目标定，即可完成该步骤，有较多资料，不再赘述。

四、结构变形矫正

        对结构光模组来说，在实际应用中，最为致命的是结构的变动导致标定参数的变化。由于单目结构光没有类似双目中极线矫正的步骤，而是靠结构来保证参考图、场景图的同名点位于同一行号附近。即使有，轻微的结构变动，也会导致原搜索行号，无法对齐。

        而通常为了节省计算量，散斑结构光搜索同名点仅会搜索附近少量的行，通常不超过+-5行。轻微的角度变动，就可能导致无法找到同名点，进而无法输出深度图。通常考虑添加自校正模块解决该类问题，结构上也可通过分体式等方式尽量避免结构变形问题

五、深度图后处理

        通常包含去噪、伪彩图、空洞补充等算法。点云相关，一般使用PCL库进行处理。也有较多的资料，不再赘述。