被動三維離焦法是指在物體的兩幅離焦圖像中尋找相對模糊度，即兩個離焦參數的比值，然後通過兩個離焦參數的比值與光學系統中模糊參數的關系，獲得物體的三維結構。這種方法最早是在年提出的。由於三維離焦方法在計算模糊度時必須基於物體表面的紋理特征，當物體表面紋理特征變化較大時，不容易獲得正確的相對模糊度，給後期計算帶來困難。
2.從明暗恢復形狀和紋理，恢復形狀和光度的立體視覺:
這三種方法的基本原理都很簡單，都是需要先獲取物體表面的相關信息，然後還原物體的形狀。從紋理恢復形狀是利用物體表面的紋理在成像過程中具有不同的表面取向的特性，在壹定條件下得到物體表面的取向。
TOF法的分辨率相對較低，約為1 mm，但隨著光學全息和光子計算的不斷發展，分辨率可以達到微米級。飛行時間法和三角法的區別在於:第壹，飛行時間法很難改變測量精度以適應不同的測量範圍，由公式可知(可以看出距離是飛行時間的線性函數，但這裏的比例因子即飛行速度不受測量系統控制。其次，通過脈沖信號測量的時間精度提高測距精度，而三角法則提高成像光斑位置的空間分辨率，從而獲得測距精度。這種方法壹般只用於大範圍的絕對距離測量，因為它對計時系統的時間分辨率要求太高，給技術實現帶來很大的實際困難。
莫爾輪廓術在測量系統中主要使用兩個光柵，主光柵和參考光柵。當它們疊加在壹起，就形成了莫爾條紋，即物體表面形成的輪廓線。莫爾輪廓術分為實用投影莫爾和陰影莫爾。因此，為了使這項技術更加實用，人們逐漸將雲紋法與a技術和計算機圖像處理技術相結合。將後續的相移技術應用於雲紋法後，出現了相移雲紋，解決了無法從單幅雲紋圖像中分辨出表面凹凸不平的問題。
FTP法的測量範圍是有限的，所以為了獲得正確的表面形狀信息，被測物體的剛度變化和相位變化必須滿足以下條件:
通過分析全場條紋，可以得到每個點的相位值，因為圖中每個點都攜帶了高度信息，所以不再需要插值；能自動判斷條紋的不均勻性；易於與計算機結合處理結果；都有壹定的抑制噪音等能力。
SPD和PMP在數據處理過程中可以實現自動化，無需人工幹預，但需要人工確定濾波窗口的位置，因此有壹定的限制。其中，速度比另外兩種方法快，受非正弦條紋的影響較小，因此加工程序可以在硬件系統中完成。但是，如果物體表面有缺陷，相位跳變就會太大，從而導致大量的誤差。
MMP方法可用於垂直測量，無需相位展開。該方法適用於高度變化大、空間分散、孔洞深的對象。當物體處於動態過程時，表面的形狀是不斷變化的，這給每壹時刻投影條紋的垂直掃描帶來了很大的困難，無法實現精確測量，因此更適合靜態物體的三維測量。
傅裏葉變換輪廓術的原理:壹般來說就是將條紋圖從空間域變換到頻率域。在頻域中只保留條紋頻率，去除高頻噪聲和載波，然後通過傅裏葉逆變換將條紋圖從頻域恢復到空間域，這樣就出現了壹個條紋場分布，它以復數的形式存在，然後我們可以通過復數運算計算出條紋場的相位值。
DCT變換的全稱是離散余弦變換，主要用於數據或圖像的壓縮。它能將空間域的信號變換到頻率域，具有良好的去相關性能。DCT變換本身是無損的，但它為後面的量化和圖像編碼等領域的哈弗曼編碼創造了良好的條件。同時，由於DCT變換是對稱的，所以在接收端可以利用量化編碼後的DCT逆變換來恢復原始圖像信息。
DTFT是壹種離散時間傅立葉變換，用於表示連續信號的頻譜。
DFT:DFT是離散傅立葉變換，針對的是離散信號和頻譜。DFT是DTFT的變種，實際上是把連續時間T變成nT。妳為什麽這麽做？由於計算機工作在數字環境中，無法看到或處理現實中的連續信號，只能進行離散計算，在現實中盡可能接近連續信號。所以DFT被創造出來，這樣我們就可以用工具來分析信號。通常，我們很少有機會直接使用DTFT。
FFT:首先，DCT是DFT的壹種形式。所謂“余弦變換”，是指在DTFT傅裏葉級數展開中，如果展開的函數是實偶函數，其傅裏葉級數只含有余弦項，然後可以離散化(DFT)導出余弦變換，所以稱為離散余弦變換(DCT)。實際上DCT屬於DFT的壹個子集。DCT廣泛應用於語音和圖像處理。
視頻640x480，30fps，YCbCr4:2:2，那麽傳輸速率要求:640 x480 x30x(8+8/2+8/2)= 147.456 Mbps。主要的采樣格式是YCbCr 4:2:0和YCbCr 4:2:2。其中常用YCbCr 4:1:1，意思是:每壹個點保存壹個8-8bit的亮度值(即壹個Y值)，每2×2個點保存壹個Cr和Cb值，所以肉眼對圖像的感知不會有太大變化。所以原來的RGB(R，G，B為8位無符號)模型，每個點需要8x3=24位，現在只需要8+(8/4)+(8/4)= 12位，每個點平均占12位。這會將圖像數據壓縮壹半。
YUV(YCbCr)采樣格式
間距和寬度
以壹張像素為640*480，顏色為24位(3字節)的圖片為例:寬度:表示圖片的邏輯寬度，這裏是640。這個值與顏色深度無關，與其他無關。妳看到的寬度就是它的值pitch:表示圖片中壹行數據所占的字節數，或者跨度，這裏應該是640*3，因為圖片的寬度是640。
任何周期函數都可以看作是不同振幅和相位的正弦波的疊加:
所有正弦波的上升部分使原本緩慢上升的曲線逐漸變陡，而所有正弦波的下降部分抵消了上升到最高點時繼續上升的部分，使其成為壹條水平線。這樣就疊加了壹個矩形。不僅僅是矩形，妳能想到的任何波形都可以用這種方式疊加正弦波。
前面的黑線是所有正弦波的總和，也就是越來越接近矩形波的圖形。不同顏色排列的正弦波是組合成矩形波的分量。這些正弦波按照頻率從低到高從前到後排列，每壹個波的振幅都不壹樣。細心的讀者壹定發現了，每兩個正弦波之間還有壹條直線，這不是分界線，而是振幅為0的正弦波！也就是說，為了形成壹條特殊的曲線，有些正弦波成分是不必要的。
頻率為0也稱為DC分量。在傅裏葉級數的疊加中，它只影響整個波形相對於數軸向上或向下，而不改變波形的形狀。
頻域圖像，也稱為頻譜，是:
可以發現，在頻譜中，偶項的振幅都為0，對應的是圖中的彩色直線和振幅為0的正弦波。
傅立葉變換是壹個更重要但略復雜的應用——解微分方程。微分方程的重要性不用我過多介紹。它被用於各行各業。但是解微分方程是壹件比較麻煩的事情。因為除了計算加減乘除，還要計算微分積分。傅裏葉變換可以讓微分和積分變成頻域的乘除，大學數學瞬間變成小學算術。
由於正弦波是周期性的，我們需要設置壹些東西來標記正弦波的位置。圖片上的那些是小紅點。小紅點是離頻率軸最近的峰值，這個峰值離頻率軸有多遠？為了看得更清楚，我們把紅點投影到下平面，投影點用粉點表示。當然，這些粉紅色的點只是表示從峰值到頻率軸的距離，而不是相位。
時差不是相位差。如果把所有周期都看成2Pi或者360度，相位差就是壹個周期內時間差的比例。我們將時間差除以周期，再乘以2Pi，得到相位差。
在完整的立體圖中，我們將投影得到的時差依次除以頻率的周期，得到最低的相位譜。因此，從側面看光譜，從底部看相位光譜。
相位譜中除0以外的相位都是π。因為cos(t+Pi)=-cos(t)，實際上相位為Pi的波只是上下翻轉。對於周期方波的傅立葉級數，這樣的相位譜是非常簡單的。另外，值得註意的是，因為cos(t+2Pi)=cos(t)，所以相位差是周期性的，Pi與3pi、5pi、7pi相同。人為定義的相位譜的範圍是(-π，π)，所以圖中的相位差都是π。
傅立葉級數在時域上是周期連續函數，在頻域上是非周期離散函數。傅立葉變換實際上是壹個無限周期函數的傅立葉變換。
這些離散的正弦波越來越近，逐漸變成連續的...原來離散光譜的疊加變成了連續光譜的累加。所以在計算上從求和符號變成了積分符號。
壹個垂直的虛軸:實軸和虛軸* * *同構形成壹個復平面，也稱復平面。壹個虛數I旋轉相乘的函數。
它是壹個隨時間變化在復平面上做圓周運動的點，隨時間變化成為時間軸上的螺旋線。如果只看它的實部，也就是左邊螺旋線的投影，它是壹個最基本的余弦函數。右邊的投影是正弦函數。
E^(it)可以理解為逆時針旋轉的螺旋，那麽E (-it)可以理解為順時針旋轉的螺旋。Cos (t)是這兩條旋向不同的螺線疊加的壹半，因為這兩條螺線的虛部互相抵消。
為了方便像大海螺壹樣看圖，我只展示了正頻部分，負頻部分沒有展示。如果妳仔細看，海螺圖上的每壹條螺旋線都可以看得很清楚。每個螺旋都有不同的振幅(旋轉半徑)、頻率(旋轉周期)和相位。把所有的螺旋連接成壹個平面就是這幅海螺圖。
采用二維漢寧濾波窗進行數字加權濾波，對基頻賦予較大的權重，對遠離基頻的部分賦予較小的權重，使得相位展開工作更加容易。