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魅族的3D深感探测器是啥?与iPhone的3D结构光有何不同

导读:

5月8日,很多人期待的魅族17系列终于发布了,其中定位最高端的魅族17 Pro,除了搭载骁龙865处理器、90Hz

5月8日,很多人期待的魅族17系列终于发布了,其中定位最高端的魅族17 Pro,除了搭载骁龙865处理器、90Hz刷新率屏幕、UFS3.1闪存和拥有陶瓷背板工艺设计外,Pro版本相比魅族17标准版还有一个很大的不同点,那就是它全球首发了三星的S5K3 3D深感探测器。

那么,3D深感探测器究竟是什么?它与苹果iPhone上的搭载的3D结构光有什么不同?又对手机的成像带来了什么改变呢?


01 什么是3D深感探测器?对比iPhone的3D结构光有何不同

当前主流的3D成像传感技术主要有三类:双目立体视觉技术、结构光技术和ToF飞行时间技术,他们有各自的优缺点及适用范围。魅族17 Pro搭载的3D深感探测器本质上就是ToF摄像头,这里我们只探讨它与苹果3D结构光的不同。

ToF(Time of Flight)是飞行时间技术的缩写,它是2018年才被应用到手机摄像头的3D成像技术,其原理是:

传感器发出经调制的脉冲红外光,遇物体后反射,传感器通过计算光线发射和反射时间差(或相位差),来换算被拍摄景物的距离,以产生深度信息,再结合传统的相机拍摄,就可以得出被摄物体的三维模型。


TOF 技术具有相当的优点:1、软件复杂性低,设计与应用简单 2、在暗光与强光环境下表现不错 3、功耗不高 4、有较远的探测距离 5、成本低 6、响应速度快,缺点则在于室外受自然光红外线影响大、远距离无法保证进度。

2017年苹果发布iPhone X,首次搭载 3D 结构光模组,可实现3D人脸识别技术,成为苹果近几年来最让用户感知到的创 新之一。苹果的3D结构光方案是来自为微软 Kinect一代提供技术方案的PrimeSense,苹果在2013年11月就宣布以3.6亿美元收购了该公司。

一直到iPhone X的问世,从时间上看苹果已经对这项技术落地规划了很久,所以一经问世就很成熟了。


结构光原理是:通过近红外激光器向物体投射具有一定结构特征的光线,再由专门的红外摄像头进行采集获取物体的三维结构,再通过运算对信息进行深入处理成像。

3D结构光技术仅需一次成像就可得到深度信息,具备低能耗、高成像分辨率的优势,安全性上更高,因此被广泛应用于人脸识别和人脸支付等场景。但结构光技术识别距离较短,大约在0.2米到1.2米之间,这将其应用局限在了手机前置摄像,主要用于3D人脸识别屏幕解锁、人脸支付及3D建模等。

02 ToF技术弥补距离上的缺陷 应用前景更广泛

ToF和3D结构光各有优缺点,在手机终端具有互补的特性,但不可否认的是,ToF的多场景应用呈现出了更为广阔的发展前景。

iPhone X对3D结构光的应用带动了这项技术在行业里的发展,目前相较于ToF,结构光技术在应用上更为成熟,其扫描效果更为真实,具备更强的3D还原能力,且iPhone的出货量巨大更加快了技术普及。

但遗憾的是,作用距离的劣势限制了其在更多方面的渗透发展,ToF技术弥补了距离上的缺陷,由于能够支持更远的距离,可以被应用于包含3D人脸识别、3D建模以及手势识别、体感游戏、AR/VR在内的更多场景中,从而为智能手机更娱乐性和实用性的体验。

此外,相比结构光技术,ToF的模组复杂度低,堆叠简单,可以做到小巧且坚固耐用,在屏占比不断提高的外观趋势下,更得到手机厂商的推崇。


另外,就在今年3月,苹果官网更新iPad Pro,和前代相比,这一次iPad Pro的最大变化不是A12Z处理器,而是升级了后置摄像头,双摄之外增加了ToF模组,苹果称之为激光雷达扫描仪(LiDAR)。

回归到手机,魅族17 Pro全球首发的三星S5K33D深感探测器,支持硬件级的人像虚化能更好地测算空间中的深度信息,带来足够自然柔美的人像虚化照片和视频。同时加入了更多AR方面的玩法,诸如AR尺子、AR夜视仪等。

其他配置上,新机搭载骁龙865处理器,支持90Hz屏幕刷新率,后置6400万像素旗舰级高清四摄影像系统,内置4500mAh大电池+30W Super mCharge快充,魅族17定价3699元起。

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写在最后

早在2018年,OPPO R17 Pro和vivo NEX双屏版就搭载了ToF影像系统,而到了2019年,华为、三星等旗舰机型也应用了ToF摄像头。时间来到今年,越来越多的手机厂商开始应用这项技术,就连新的苹果iPad Pro也首次在自家平板上配备。

手机领域的创新性革命,AR(增强现实)应用的前景十分广阔,而ToF技术的应用就是AR、VR时代的催化剂。考虑到ToF的优势——作用距离长、可以远距离3D测距。手机实现虚拟现实离不开3D摄像头模组,ToF或将进一步推动手机影像系统的迭代。

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