结构光三维成像的核心是通过投影特定的编码图案（如条纹、点阵或二进制编码）到物体表面，再通过相机捕获变形的图案，利用解码算法恢复深度信息。以下是常见的结构光编解码算法分类及原理说明：
1. 时间编码（Temporal Coding）
通过时间序列的多幅图案实现高精度编码，适合静态场景。
典型方法：
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二进制编码（Binary Code）
- 原理：投影一系列黑白条纹图案（如Gray码），每幅图案代表二进制的一位。
- 优点：抗干扰强，解码简单。
- 缺点：需多幅图像（如10幅图案对应1024级深度），动态场景不适用。
- 示例：传统Gray码需 ( \log_2(N) ) 幅图（N为分辨率等级）。
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相移法（Phase Shifting, PS）
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原理：投影正弦条纹（通常3-4幅，相位差 ( 2\pi/3 ) 或 ( \pi/2 )），通过相位解算恢复绝对相位。
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优点：亚像素精度（可达0.01像素级）。
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缺点：需额外方法解决相位模糊（如多频外差）。
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多频外差（Multi-Frequency Heterodyne）
- 原理：组合高频（精细）和低频（粗）相位图，通过频率差解算绝对相位。
- 示例：投影两种频率（如64和63像素/周期），生成等效1像素/周期的差频相位。
2. 空间编码（Spatial Coding）
单幅或少量图案编码，适合动态场景但精度较低。
典型方法：
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De Bruijn序列编码
- 原理：投影彩色点阵或条纹，利用De Bruijn序列的唯一子窗口特性解码。
- 优点：单帧或少量图案即可解码。
- 缺点：对颜色敏感，易受表面反射率影响。
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M-Array编码
- 原理：二维伪随机矩阵（如M序列），通过局部窗口唯一性解码。
- 应用：微软Kinect v1采用类似方法。
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随机斑点（Speckle Pattern）
- 原理：投影随机散斑，通过局部匹配（如SIFT、NCC）计算视差。
- 优点：适用于动态场景（如iPhone Face ID）。
- 缺点：依赖纹理，平滑表面效果差。
3. 直接编码（Direct Coding）
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二进制条纹（Binary Stripe）
- 原理：直接投影黑白相间条纹，通过边缘检测解码。
- 缺点：易受噪声干扰，精度低。
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彩色编码（Color Coding）
- 原理：利用RGB通道组合编码（如相位分色），但易受物体颜色影响。
4. 混合编码（Hybrid Coding）
结合时间和空间编码的优点，平衡速度和精度。
典型方法：
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相移+Gray码（PS+Gray）
- 原理：相移法提供精细相位，Gray码解决周期模糊。
- 步骤：
- 投影3-4幅相移图案计算包裹相位。
- 投影Gray码确定条纹级数 ( k(x,y) )。
- 绝对相位 ( \Phi(x,y) = \phi(x,y) + 2\pi k(x,y) )。
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多频相移（Hierarchical PS）
- 原理：从低频到高频逐级解算相位，避免Gray码的硬边界问题。
5. 深度学习编码（Deep Learning-Based）
新兴方法，利用神经网络优化编解码过程。
- 端到端编码：
- 示例：CNN直接学习最优投影图案（如二值化Dithering图案）。
- 相位解算网络：
- 示例：UNet从单幅变形条纹预测深度，减少投影数量。
算法对比表
| 算法 | 图案数量 | 精度 | 抗噪性 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 二进制编码 | 多幅（~10） | 中 | 高 | 静态高精度 |
| 相移法（PS） | 3-4幅 | 极高 | 中 | 静态亚像素级测量 |
| 多频外差 | 6-8幅 | 高 | 高 | 静态无模糊解码 |
| De Bruijn | 1-2幅 | 低 | 低 | 动态快速扫描 |
| 随机斑点 | 单幅 | 低 | 中 | 动态实时（如SLAM） |
| 相移+Gray码 | 7-8幅 | 高 | 高 | 静态高鲁棒性 |
选择建议
- 工业检测：优先多频外差或PS+Gray码（精度优先）。
- 动态场景：采用随机斑点或深度学习单帧方案（速度优先）。
- 抗干扰需求：二进制编码或M-Array（如户外环境）。
通过合理选择编解码策略，可优化三维重建的精度、速度和鲁棒性。