在MATLAB中实现图片叠加是一项常见的图像处理任务，特别是在3D重建、计算机视觉或时间-of-flight（ToF）相机校准等领域。本项目名为"ToF-Calibration"，它提供了一个工具箱，专门用于ToF相机的校准，这在精确测量距离和进行三维成像时非常重要。该工具箱经过了英特尔的创意测试，并且对Kinect2传感器进行了测试，表明其兼容性和实用性。 在图像处理中，图片叠加通常指的是将两张或多张图像按照特定的规则融合到一张图像上，可以用于对比分析、透明度调整或者创建合成图像。在ToF相机校准中，图片叠加可能被用来比较原始深度图和校准后的深度图，以便评估校准效果。 MATLAB提供了丰富的图像处理函数来支持图片叠加。例如，可以使用`imfuse()`函数将两幅图像融合在一起，用户可以选择不同的融合方法来控制结果图像的视觉效果。此外，`imread()`用于读取图像，`imshow()`用于显示图像，而`imwrite()`则用于保存处理后的图像。 在"ToF-Calibration"工具箱中，可能包含以下功能： 1. **数据读取与预处理**：从ToF相机捕获的原始数据可能需要进行噪声过滤、灰度转换等预处理，以提高后续校准的精度。 2. **校准模型建立**：利用几何或统计方法建立相机的校准模型，这通常包括参数估计，如焦距、畸变系数等。 3. **图像配准**：确保不同图像之间的相对位置和角度一致，以便于叠加。 4. **图像叠加**：通过上述处理后，将原始图像和校准后的图像进行叠加，对比分析校准效果。 5. **评估与优化**：通过对比分析，评估校准的质量，并进行迭代优化，直至达到满意的校准结果。 6. **用户界面**：为了方便非专业用户使用，工具箱可能还包括一个图形用户界面（GUI），使得操作过程可视化和交互化。 在"ToF-Calibration-master"这个压缩包中，很可能包含了源代码、示例数据、文档和其他相关资源。用户可以通过解压并导入MATLAB来运行和研究这些代码，从而学习和应用图像叠加以及ToF相机的校准技术。 这个项目为理解和实现ToF相机的校准提供了一个实用的平台，同时也为图像处理爱好者和研究人员提供了深入学习的机会。通过这个工具箱，用户不仅可以掌握图片叠加的技术，还能了解到更复杂的相机校准流程和背后的理论。

阐述TOF相机软硬件构成，对理解TOF深度相机硬件原理及深度解析算法有帮助。 文档主要包括概述，软件算法原理，硬件原理，TOF sensor pixel，TOF性能及光学参数等介绍

Basler Tof相机实时深度图，可鼠标选点，然后打印出3D信息，c++实现

短短几年, 3D视觉技术从传统意义上只应用于专业领域的高端技术变成了消费级产品。基于三角法和飞行时间的深度测量方案是当下两种主流3D视觉技术,而今年苹果公司发布的新款iPad pro上搭载了d-ToF技术的深度相机，给3D视觉技术在消费场景的应用推动了新的机会。 结合当前学术界的成果以及工业界的发展状况，光鉴科技于近日发布了《ToF深度相机技术白皮书》。本文主要分析了ToF深度相机的基本工作原理和不同技术路径的优势和挑战。与此同时，为了帮助读者更加详细地了解3D视觉技术方案，文中还进一步比较了ToF与双目和结构光技术方案的优劣势。基于基本的技术特点，结构光和双目方案更适合近距离高精度的应用场景，例如识别、建模等；ToF技术更适合远距离的应用，比如SLAM，AR等。 光鉴科技认为:“d-ToF产业成熟需要很长一段过程。在此过程中，i-ToF还有很大的潜力可以挖掘，正在先一步抢占3D行业市场份额；而随着工艺和产业链的成熟，d-ToF将逐步从高端消费电子往下渗透。在较长的时间周期中，与i-ToF各自占据重要的市场份额。” 另一方面，当前ToF行业现状，d-ToF技术在激光功耗、抗干扰、远距离精度等方面有明显优势，但在工艺和产业链均离成熟尚远，仍需较长时间打磨；i-ToF芯片在工艺和产业链虽已趋于成熟，但达到的效果却不尽完美，从而导致其应用受阻。 随着2020年发布的iPad Pro等高端消费电子领域的持续关注，d-ToF技术将进入快速迭代发展阶段，技术发展方向可能会集中在：SPAD工艺升级（包括DCR、PDE、jitter等），片上集成度提升（包括片上直方图/深度图算法，I/O，Memory等），TRX系统协同设计等方面；随着工艺和产业链的成熟，d-ToF的技术优势也会逐步释放，占据一定市场空间。 与此同时，i-ToF仍有很大潜力可以持续挖掘，不论是在算法端，亦或是系统端和应用端均有望通过软硬件的协同设计，弥补原理上的非理想效应以光鉴科技的mToF (modulated ToF) 方案为例，通过在系统端结合软硬件，引入调制光场的概念，通过空域、频域、时域上的巧妙设计，创新硬件协同前沿算法，在物理上提升i-ToF抗干扰、抗噪声能力，解决i-ToF在实际应用场景中面临的关键痛点，一定程度上可以媲美d-ToF的性能。 目前消费电子中ToF 应用以手机为主，华为、三星已在前后摄都搭载ToF 摄像头，今年苹果机型有望也开始搭载ToF技术；另外，ToF技术在头部终端厂商的推动下也开始在消费电子领域、机器人领域、安防监控&轨道交通领域以及无人驾驶&工业自动化逐步实现渗透。