本章介紹了飛行時間深度測量的原理和難點。由飛行時間攝像機產(chǎn)生的深度圖像存在特征問題，其被分為以下兩類。首先，存在與傳感器直接相關的系統(tǒng)誤差，如噪聲和模糊性。其次，存在非系統(tǒng)誤差，如散射和運動模糊，這與場景內(nèi)容更強烈相關。結果表明，這些誤差通常與普通彩色圖像中觀察到的誤差大不相同。運動模糊的情況，這是特別有問題的，詳細檢查。提出了一種用于研究深度相機性能的實用方法。將飛行時間器件與結構光系統(tǒng)進行比較，研究了鏡面材料和半透明材料所帶來的問題。

　　飛行時間（TOF）攝像機產(chǎn)生深度圖像，每個像素將距離編碼到場景中的對應點。這些攝像機可以直接用于估計3D結構，而不需要傳統(tǒng)的計算機視覺算法的幫助。這種新的傳感方式有許多實際應用，包括機器人導航（119， 98， 82）、三維重建（57）和人機交互（32， 107）。TOF相機通過測量反射紅外（IR）光的相位延遲來工作。這不是估計深度的唯一方法，例如，紅外結構光圖案可以投射到場景中，以便于視覺三角測量（106）。這種類型的設備，如Kinect 39，與TOF相機88， 105， 90共享許多應用，28， 97。TOF相機的獨特的傳感結構意味著原始深度圖像包含系統(tǒng)和非系統(tǒng)的偏倚，必須解決魯棒深度成像（37）。具體而言，存在深度精度低和空間分辨率低的問題，以及存在誤差的問題。輻射、幾何和照明變化。例如，測量精度受到發(fā)射紅外信號的功率的限制，紅外信號通常比日光低，使得后者污染反射信號。反射的IR的振幅也根據(jù)物體表面的材料和顏色而變化。

　　TOF深度圖像的另一個關鍵問題是由攝像機或物體運動引起的運動模糊。與傳統(tǒng)彩色攝像機相比，TOF數(shù)據(jù)的運動模糊表現(xiàn)出獨特的特性。深度精度和幀速率都受到深度相機所需的積分時間的限制。較長的積分時間通常允許更高精度的深度測量。對于靜態(tài)對象，因此，我們可能想要降低幀速率，以便從較長的積分時間獲得更高的測量精度。另一方面，以固定幀速率捕獲運動對象對積分時間施加限制。

　　在本章中，我們討論了深度圖像噪聲和誤差源，并對TOF和結構光系統(tǒng)進行了比較分析。首先，回顧TOF深度測量原理。