【卫报点评】三星的发明专利为ToF成像提出了消除深度图像中运动模糊的算法，对ToF传感器在移动终端的大规模使用具有重要意义。
进入2020年后，苹果、华为等厂商相继发布搭载ToF模块的终端设备，借助AR技术展示ToF的真实实力，再次将ToF技术推上风口浪尖。与此同时，三星也在ToF产品上投入了大量资金，其最近发布的S20+和S20 Ultra型号都配备了ToF模块。
图1光学快门飞行时间深度传感器
在传感器和终端领域，人机交互、机器人导航和体感游戏的需求推动了运行在t of模式下的3D深度传感器技术的发展。
ToF飞行时间成像方法，其基本成像原理如图1所示。首先红外光源向目标物体连续发射光波，然后目标物体返回的光被光敏器件接收，通过检测光脉冲的往返飞行时间得到传感器与目标物体的距离。由于在一个成像周期内可以接收到四幅相位不同的图像，ToF运算单元可以对不同的相位进行计算，得到深度图像。
虽然ToF三维传感器获得的图像更加有效和可靠，但它们总是面临图像运动模糊的挑战。如图1所示，为了获得深度图像，需要四幅不同相位的红外图像。然而，当实际场景中存在运动物体时，运动模糊是由物体在不同图像中的不同位置引起的。
虽然在普通图像中有大量的模糊消除算法，但它们不能直接用于3D深度图像。为此，2016年1月22日，三星公司提出了一项名为“飞行时间三维传感器运动模糊消除方法及设备”的发明专利，申请人为北京三星通信技术研究有限公司。
传统方法只能消除单幅图像中的运动模糊，但三星的这项专利利用计算机视觉中的图像对齐技术，解决了现有技术中不同相位图像中运动物体未对齐的问题，从而消除了深度图像中的运动模糊。
2 TOF三维传感器的运动模糊消除方法
图2是本发明提出的用于ToF 3D传感器的运动模糊消除方法。首先，在步骤201和202中，检测每个图像的运动模糊区域，并为检测到的运动模糊区域计算图像的灰度直方图，同时执行灰度变换。然后，在步骤203和204中，将灰度变换后的图像对准，并且对对准的图像进行灰度反转。最后，在步骤205中，根据灰度反转后的图像计算深度图像。
图3运动模糊消除方法原理框图
图3是基于图2的流程图的ToF 3D传感器的运动模糊消除原理的框图。在模糊区域检测过程中，将模糊区域输入到灰度变换模块，将其中一相的红外图像作为目标图像，其余的红外图像作为源图像。为了提高对准精度，计算不同相位图像中每个运动模糊区域的灰度直方图，然后根据直方图进行灰度变换，使得不同相位图像中的同一模糊区域具有大致相同的灰度分布。
之后就是图像对齐的过程。首先，对源图像和目标图像进行密集匹配，根据匹配结果将源图像转换为目标图像，从而获得对齐的源图像。在图像变形的过程中，在深度图像的成像周期内选择一幅红外图像作为目标图像，将其他红外图像分别与目标图像进行匹配，得到两幅图像运动模糊区域内每个像素的对应关系。根据对应关系，将源图像的每个像素移动到目标图像上的对应位置，得到变形后的源图像。因为失真的源图像补偿了运动矢量，所以不同红外图像之间的运动区域是对齐的。最后，对对齐后的源图像分别进行灰度逆变换，根据灰度逆变换后的目标图像和源图像计算深度图像。
以上是三星对这项发明专利的介绍。在如今的智能终端中，ToF传感器的应用正在悄然改变原有的市场。在本发明中，三星提出了一种消除深度图像运动模糊的算法，用于ToF成像，对于ToF传感器在移动终端的大规模使用具有重要意义。
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