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来源:中科院半导体所发布时间:2022-09-17894浏览
询问 AI
文章来源：中国激光杂志社
作者：传承辟新的
作者 |西安电子科技大学邵晓鹏教授
随着机器视觉、VR/AR、元宇宙技术的发展，三维成像与显示越来越受到重视。目前，三维成像的技术有很多，从诺贝尔物理奖获得者Gabor提出的全息成像，到双目立体视觉、结构光三维成像、激光雷达三维成像和偏振三维成像，经历了半个多世纪。
元宇宙效果图建立在几何光学基础上的光学成像技术，在成像过程中，将三维的空间映射到了一个平面上，自然丢失了z轴方向上的距离（深度）信息。那么，三维成像当然是要找到那个丢失的维度，这自然要付出代价。我们就来先看看寻找另一个维度的代价吧。
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寻找另一个维度的代价
Radar（Radio Detection and Ranging），这是雷达的缩写，最后的那个Ranging告诉我们，这个远距离探测、成像技术可以获得距离，因此，可以用来测距和定位，并且雷达波（微波）的远距离传输特点，可以实现非常远距离的探测。如果把微波替换成光波，由Radar变成Lidar（Light Detection and Ranging），就是我们常说的激光雷达，岂不是很好？当然好，只是并不一定很好，原因是激光雷达的空间分辨率还比较低，多受制于扫描机制，远距离也难以实现，当然，远距离受制最主要的原因是光波传播特性跟雷达波相比太差了，而且极易受到天气和环境因素的影响，怕雨、怕雾、怕霾，还怕云和烟尘，感觉就像患了严重关节炎的病人，一旦遇到了天气变坏，就敏感地寻死觅活。其实，影响激光雷达的还有两个很重要的原因：一是价格太高，很多用户用不起；二是相干探测的特点，很容易受到外界的干扰，强光就是它不共戴天的仇敌，多个同波段的激光雷达同时同地工作，结果也可想而知。
有鬼影的异常激光雷达点云图
光电成像必然走向三维，尽管寻找失去的那个维度需要付出代价，但科学家从来没有停止过。目前，三维成像的方法主要有双目立体视觉、全息三维成像、结构光三维成像、散射三维成像和偏振三维成像等，双目立体视觉是建立在几何光学的基础上的，而其他方面的模型是物理光学。下面，我们来一一分析。
如图所示，根据三角形相似定律：
解方程得：
根据上述推导，空间点P离相机的距离（深度）
，可以发现如果要计算深度z，必须要知道：（1）相机焦距f，左右相机基线b。这些参数可以通过先验信息或者相机标定得到。（2）视差d。需要知道左相机的每个像素点(
)和右相机中对应点(
)的对应关系。这是双目视觉的核心数学问题，纯粹的几何光学，正是如此，双目视觉的深度分辨率必然不会高，尤其是远距离的情况，我们完全可以从深度的公式分析出来。
为经目标物体调制后的相位项，包含了目标的三维信息。当对记录得到的全息图进行重建后，此时的光场复振幅分布可近似表示为：
式中第三、四项分别包含了原始物光波的复振幅分布及其共轭复振幅分布。通过在空间中对再现像和共轭像进行分离，获取原始物光波的复振幅分布。
其中a为背景光强，b为相机拍摄条纹的调制量，ϕ（x,y）为受物体高度调制后的相位。通过多组条纹投影，可通过联立方程组实现相位信息的解译。
本质上，散射三维成像技术属于结构光三维成像，只是这个结构光具有特殊性。三维成像的手段有很多，但被动、单相机能实现三维成像的目前只有神经网络和偏振成像的方法，而神经网络是一种估计、强统计方法，准确性受训练样本影响大，那偏振为什么能三维成像呢？本篇将从偏振度和偏振角到物体表面法线讲起，剖析偏振三维成像的机理，分析影响偏振三维成像精度的因素，从原理到应用，展开深度分析。2
偏振三维成像的原理
偏振为何能够实现三维成像？E. Wolf教授提示我们：目标表面反射光的偏振特性与目标表面轮廓特征有直接关系，换句话说目标表面偏振度、偏振角的变化与表面形貌具有直接的映射关系（当然这是在目标材质相同条件下而言，因为不同材质的偏振度变化明显）。这就是说，如果能得到目标的偏振信息，建立偏振特性与表面轮廓的映射关系，就可以对目标表面进行三维重建。这个描述其实还可以更简化：只要求解出图像中每个像素的法向量，逐点遍历即可重建出整个三维场景。这样一来，那么问题就简单了，法向量就成了偏振三维成像的关键。接下来，我们按图索骥，看看法向量怎么获取。有两个直接约束法向量的参量，分别是天顶角和方位角，恰好，这两个参量与偏振度和偏振角有直接的映射关系。到这里，我们就豁然开朗了：只要有了偏振度和偏振角信息，就可以实现三维成像了，只需要建立起偏振度和偏振角信息与天顶角和方位角的映射关系。
那如何建立这种映射关系呢？首先看天顶角θ的含义：表征光线从目标表面“出射”时，与该点微面元的夹角。这里用“出射”这个词，其实是包含了反射和折射两种情况，分别对应镜面反射面和漫反射面，也就是光滑表面和粗糙表面。对于不同表面，光波的出射情况不同，对应的菲涅尔公式求解出射角的理论也不同。具体如下式所示：
，它代表法向量在探测器平面上的投影与水平方向的夹角，也就是出射光波振动方向与水平方向的夹角。对于偏振而言，透过偏振片后强度最大的位置，就是光波振动的方向，因此通过旋转一周偏振片找到强度最大的位置，就是我们要求的方位角。
(u)是探测器所接收到的光强曲线的初始相位角，
是偏振片不同的旋转角度。
这就很清楚了，只要有了天顶角和方位角信息之后，就能得到法线信息，就可以重建出三维形貌。在求解得到天顶角和方位角之后，利用下式，将目标各点的法向量进行求解，值得注意的是，因为已知量不足，这里的法向量都是归一化后的“相对”值。
当能够获取到每个点的法向量信息后，其实这里就与传统方法中获取到的点云数据类似了，对于检测、识别等任务已然能够满足要求。如果进一步需要较好的展示，以及需要利用面型进行进一步的处理，则仅需对法向量信息进行积分即可，积分的方法很多，有全局积分、局部积分等等，根据任务和目标不同可以选择最合适的方法。
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偏振成像系统与偏振三维成像卫星载荷
分振幅偏振成像系统则利用分束光学器件结合成像透镜及多个成像探测器组成多个通道获，在每个通道中放置不同的偏振分析仪以获取目标 Stokes 分量图。该偏振成像系统具有高分辨和实时成像的优势，但缺点在于光学元件多、体积大、装配难度高和光能利用率低。
分焦平面探测器是指光电探测器和微偏振阵列的集成成像元件。微偏振阵列由几个不同偏振角的像素化偏振器组成，以便分解入射光场，从而能够每帧记录前三个或四个Stokes参数。分焦平面探测器尽管相比前面所述的偏振成像系统体积更小、质量更轻，但是其制备工艺的要求极高，且往往需要额外的偏振图像插值重建工作。偏振探测器使得偏振成像技术变得更简单，但会降低分辨率，最主要的是消光比低，Sony的可见光偏振芯片消光比为300:1，红外芯片更低，只有30:1，消光比低带来的代价是偏振信息的信噪比低，这需要更好的重建算法。
上述的这些方法各有优缺点，从发展趋势上来看，分焦平面的偏振探测器肯定会是重点，但确实还面临着很多的问题需要解决，在以后的文章里我将详细论述。
表 偏振三维载荷技术指标
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影响偏振三维成像的因素
偏振三维成像技术具有被动式、远距离高精度、实时性等特点，相较于其他三维成像方法在很多应用场景中具有明显优势，尤其是远距离上，能够单相机拍摄384000 km外的月球三维表面，好像只有偏振三维成像能够做到。但是该方法在求解法向量时，结果存在两个随机解，它们相差180°，而只有一个是正确解。因此，如何解决这种解的奇异性问题，是目前偏振三维成像技术在实际应用中存在的最大的问题。
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更广阔的应用前景
传统的一些解决方法包括结合Kinect、光度立体视觉、阴影恢复法、数据优化拟合等，在一些特定的目标和场景下能够得到不错的结果。在此基础上，我们针对遥感、室内/外等真实应用场景和目标，研究开发了无标定的多相机拟合、结合深度学习技术、自适应校正等方法，实现对更复杂的实际场景进行高精度重建。目前，已经在对地遥感、室内场景、人脸目标等场景下取得了较好的重建结果。下面这两幅图分布是我们在实验室和路上拍摄的结果，左边为彩色图像，右边为深度图像。你看到了什么？
编辑：了之
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