劉 康,湯一平,夏少杰
(浙江工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院,杭州310023)
基于立體視覺的立體拍攝參數(shù)自動(dòng)獲取方法
劉 康,湯一平,夏少杰
(浙江工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院,杭州310023)
現(xiàn)有的3D攝像機(jī)在立體拍攝過程中參數(shù)調(diào)整困難,難以保證左右2臺(tái)攝像機(jī)動(dòng)作的協(xié)調(diào)性和一致性。針對(duì)該問題,提出一種基于立體視覺的立體拍攝參數(shù)自動(dòng)獲取方法。由4臺(tái)全方位視覺傳感器構(gòu)成的全景3D攝像機(jī)獲取全景立體圖像,通過立體圖像處理技術(shù)自動(dòng)獲取立體拍攝所需要的匯聚點(diǎn)位置、拍攝距離、焦距以及光圈系數(shù)等參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能有效保證焦距、拍攝方向、拍攝角度和3D深度等3D拍攝參數(shù)的一致性,解決3D拍攝過程中2臺(tái)攝像機(jī)在拍攝動(dòng)作以及立體景深參數(shù)調(diào)整等協(xié)調(diào)難的問題,在拍攝3D全景視頻圖像的同時(shí)進(jìn)行3D特寫視頻圖像的拍攝,實(shí)現(xiàn)在顯示器上全景點(diǎn)控的自動(dòng)3D特寫視頻圖像拍攝。
3D攝像機(jī);立體拍攝參數(shù);全景立體攝像機(jī);計(jì)算機(jī)視覺;全景立體視覺;數(shù)字圖像處理;全方位視覺傳感器
隨著3D電影、3D電視[1]的興起,3D行業(yè)已迅速發(fā)展為一門新興行業(yè)。然而,在3D影院廣泛普及和3D電視大規(guī)模興起的情況下,3D片源的缺乏成為了制約3D行業(yè)快速發(fā)展的最大障礙。究其原因,是因?yàn)榭捎糜讷@取3D片源的立體攝像設(shè)備種類還很少。雖然松下、索尼等公司相繼推出了幾款3D攝像機(jī),但是這些3D攝像機(jī)不僅價(jià)格昂貴,而且技術(shù)要求較高。目前,主流的立體攝像設(shè)備[2]以雙鏡頭立體攝像系統(tǒng)最為常見。立體拍攝不同于傳統(tǒng)的平面拍攝方式,引入了更多的參數(shù),并且需要2臺(tái)攝像機(jī)協(xié)同完成拍攝動(dòng)作,以保證左右2臺(tái)攝像機(jī)動(dòng)作的協(xié)調(diào)性和一致性。顯然,參數(shù)的選取和2臺(tái)攝像機(jī)的動(dòng)作執(zhí)行情況將直接影響拍攝畫面最終的立體效果。
然而這看似簡(jiǎn)單的要求,實(shí)際操作過程中卻非常復(fù)雜。如3D電影《阿凡達(dá)》在制作過程中[3]使用了8臺(tái)Sony HDC-F950攝像機(jī),拍攝時(shí)需要兩兩捆綁組合,保證2臺(tái)攝像機(jī)所有技術(shù)參數(shù)的一致。影視拍攝需要不停地變換拍攝場(chǎng)景,每次都需要重新調(diào)整拍攝參數(shù),其過程之復(fù)雜可想而知。
目前國(guó)內(nèi)外在立體攝像參數(shù)方面的研究并不少。在國(guó)內(nèi),文獻(xiàn)[4]列舉了在3D電影拍攝過程中影響立體效果的諸多參數(shù),將這些參數(shù)分為了畫面特性參數(shù)和技術(shù)操作參數(shù)2大類,并重點(diǎn)介紹了技術(shù)操作參數(shù)的選擇和計(jì)算方法。該方法強(qiáng)調(diào)的是參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)性,但是初始參數(shù)值仍然需要人為設(shè)定。文獻(xiàn)[5]介紹了幾種立體拍攝主要參數(shù)的計(jì)算工具,顯然,使用工具對(duì)參數(shù)進(jìn)行計(jì)算并不能滿足立體拍攝參數(shù)的實(shí)時(shí)獲取,同時(shí)也指出每一項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)目前都還沒有統(tǒng)一的規(guī)范。
而在國(guó)外,文獻(xiàn)[6]提出一種立體拍攝輔助系統(tǒng),可以通過該輔助系統(tǒng)分析拍攝畫面的視差分布,并對(duì)基線距的大小和匯聚點(diǎn)的位置給出建議,這種方法雖然降低了拍攝技術(shù)的要求但是需要增加一個(gè)額外的輔助設(shè)備。文獻(xiàn)[7]指出立體拍攝效果的好壞與基線距的大小以及匯聚點(diǎn)的位置有密切的關(guān)系。另外,文獻(xiàn)[8]也指出攝像機(jī)參數(shù)、拍攝位置和觀看環(huán)境都與立體拍攝畫面最終的呈現(xiàn)效果相關(guān)。
為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)獲取立體拍攝參數(shù)并進(jìn)行智能拍攝,本文提出一種基于計(jì)算機(jī)視覺的3D攝像機(jī)參數(shù)自動(dòng)獲取方法。該方法充分利用由4臺(tái)全方位視覺傳感器(Omnidirectional Vision Sensors,ODVS)[9]構(gòu)成的全景3D攝像機(jī)獲取全局信息的能力,根據(jù)選取的立體拍攝場(chǎng)景,實(shí)時(shí)提取立體拍攝參數(shù)。設(shè)計(jì)思想是:根據(jù)選取的拍攝區(qū)域,自動(dòng)提取和計(jì)算立體拍攝所需要的匯聚點(diǎn)位置(包括水平方向方位角和垂直方向入射角)、拍攝距離、攝像機(jī)焦距以及光圈系數(shù)等參數(shù)值,并根據(jù)這些參數(shù)值自動(dòng)控制高清3D攝像機(jī)以達(dá)到最佳3D拍攝效果以及最簡(jiǎn)單的拍攝技術(shù)要求。
智能三維立體攝像設(shè)備主要由3個(gè)部分構(gòu)成,分別是全景3D攝像機(jī)、高清3D攝像機(jī)和用于3D圖像處理的計(jì)算機(jī),如圖1所示。
圖1 智能3D攝像設(shè)備
2.1 高清3D攝像機(jī)
高清3D攝像機(jī)由2臺(tái)具有相同攝像參數(shù)的高清攝像機(jī)和云臺(tái)構(gòu)成,用于對(duì)拍攝現(xiàn)場(chǎng)某一局部場(chǎng)景進(jìn)行3D特寫拍攝。其中,高清3D攝像機(jī)左右2臺(tái)攝像機(jī)的立體拍攝參數(shù)根據(jù)3D攝像師在全景3D攝像機(jī)成像的全景展開圖像上所選的拍攝區(qū)域,通過3D圖像處理的計(jì)算機(jī)進(jìn)行智能計(jì)算;接著經(jīng)由PELCO-D控制協(xié)議將計(jì)算得到的參數(shù)傳遞給高清3D攝像機(jī)的控制器,以完成立體拍攝參數(shù)的自動(dòng)調(diào)整,實(shí)現(xiàn)3D拍攝過程中的焦距、拍攝方向、拍攝角度和3D深度等的高度一致性。
2.2 全景3D攝像機(jī)
全景3D攝像機(jī)[10]是由4臺(tái)具有相同參數(shù)的單視點(diǎn)[11]ODVS所構(gòu)成。根據(jù)人眼視覺習(xí)慣,4臺(tái)ODVS配置在同一平面上并以人眼間距對(duì)稱分布,其兩兩組合分別承擔(dān)所負(fù)責(zé)視場(chǎng)范圍內(nèi)的圖像獲取,并根據(jù)觀察者視場(chǎng)范圍區(qū)域?yàn)樵婆_(tái)設(shè)置了4個(gè)預(yù)置點(diǎn)位置,如圖2所示。全景3D攝像機(jī)能夠?qū)崟r(shí)獲取360o范圍的3D視頻圖像,并具有采集速度快、立體視覺范圍廣、獲取物點(diǎn)景深方便等特點(diǎn)。
圖2 全景3D攝像機(jī)中ODVS的角色分布
2.3 3D圖像處理的計(jì)算機(jī)
3D圖像處理的計(jì)算機(jī),以下簡(jiǎn)稱計(jì)算機(jī),主要由全景圖像讀取與預(yù)處理單元、透視展開單元、全景立體圖像加工單元、3D攝像裝置參數(shù)調(diào)整單元、3D圖像讀取單元、3D圖像和3D全景圖像合成單元組成。它的主要作用是將全景攝像機(jī)捕獲的全景圖展開,并將3D全景視頻圖像和特寫3D視頻圖像按左右通道進(jìn)行合成處理。本文主要介紹3D攝像裝置參數(shù)調(diào)整單元中攝像機(jī)參數(shù)的自動(dòng)獲取和用這些參數(shù)對(duì)高清3D攝像機(jī)進(jìn)行智能控制的方法。
高清3D攝像機(jī)是通過模擬人眼觀察事物,如果攝像機(jī)的立體拍攝參數(shù)設(shè)置不合理,就會(huì)拍攝出不適當(dāng)?shù)?D畫面,觀看時(shí)會(huì)引起人眼疲勞、發(fā)漲甚至頭暈等現(xiàn)象[12-14]。立體拍攝參數(shù)選取的不當(dāng)對(duì)3D畫面的影響主要表現(xiàn)為以下5點(diǎn):
(1)縱向視差。引起縱向視差的因素主要是硬件構(gòu)成時(shí),因固定機(jī)構(gòu)的精度使光軸與攝像面中心發(fā)生偏移。
(2)匯聚點(diǎn)位置選取不當(dāng)。匯聚點(diǎn)位置的選擇將直接決定立體畫面出屏和入屏的場(chǎng)景分布。因此,匯聚點(diǎn)位置選取的不當(dāng)將直接影響觀看時(shí)立體畫面的出屏和入屏效果。
(3)攝像不同步。若左右攝像機(jī)拍攝不同步,就不能表現(xiàn)出正確的距離感,觀看時(shí)容易引起觀看者頭暈眼脹。
(4)視場(chǎng)角調(diào)整不一致。當(dāng)同一場(chǎng)景在左右攝像機(jī)中大小不同時(shí),在進(jìn)行左右畫面合成時(shí)也會(huì)導(dǎo)致3D畫面不適當(dāng)。
(5)亮度不同。同一物體在兩眼圖像中的亮度不同時(shí),也會(huì)產(chǎn)生不適當(dāng)?shù)?D圖像。
綜合以上幾點(diǎn),可以知道視差大小及其分布的控制在立體拍攝過程中極其重要。因此,在制作優(yōu)質(zhì)的3D片源時(shí),應(yīng)當(dāng)保證左右2臺(tái)攝像機(jī)拍攝動(dòng)作的協(xié)調(diào)性和一致性,把水平視差控制在合理的范圍之內(nèi)并盡量避免縱向視差的產(chǎn)生。針對(duì)上述幾個(gè)需求,在拍攝3D圖像時(shí)應(yīng)盡量符合人眼習(xí)慣,使高清3D攝像機(jī)的左右攝像機(jī)處于同一水平面上,避免兩眼圖像間的縱向偏差。另外,通過全景展開圖像中提取特寫場(chǎng)景的匯聚點(diǎn)位置、拍攝距離、焦距和光圈大小,并同時(shí)給左右攝像機(jī)傳遞動(dòng)作命令來保證左右攝像機(jī)拍攝動(dòng)作的一致性。從全景3D攝像機(jī)獲取的參數(shù)主要分為2個(gè)部分,一部分是確定匯聚點(diǎn)的位置,即方位角和入射角的大小以及云臺(tái)的預(yù)置點(diǎn)位置,本文根據(jù)全景3D攝像機(jī)4個(gè)ODVS兩兩組合所承擔(dān)的視場(chǎng)角范圍設(shè)置了4個(gè)云臺(tái)預(yù)置點(diǎn)位置,如圖2所示,其中方位角和云臺(tái)的預(yù)置點(diǎn)位置將決定高清3D攝像機(jī)水平方向動(dòng)作的調(diào)整,入射角將決定高清3D攝像機(jī)垂直方向動(dòng)作的調(diào)整,水平方向和垂直方向動(dòng)作的調(diào)整將直接決定匯聚點(diǎn)所在的位置;另一部分是3D景深參數(shù),主要包括拍攝距離、攝像機(jī)焦距以及光圈系數(shù)大小。
4.1 高清3D攝像機(jī)拍攝參數(shù)自動(dòng)獲取步驟
為了降低立體拍攝的技術(shù)要求,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)立體拍攝功能,立體拍攝參數(shù)的自動(dòng)獲取變得很有必要。本文首次提出將全景3D攝像機(jī)與高清3D攝像機(jī)相結(jié)合的思路,充分利用了全景3D攝像機(jī)視覺范圍廣、獲取信息能力強(qiáng)的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一種高清3D攝像機(jī)立體拍攝參數(shù)自動(dòng)獲取的方法。高清3D攝像機(jī)立體拍攝參數(shù)自動(dòng)獲取的步驟如圖3所示。
圖3 高清3D攝像機(jī)參數(shù)自動(dòng)獲取處理流程
下面對(duì)上述幾個(gè)關(guān)聯(lián)的流程進(jìn)行整體說明。
Step1 以矩形框的形式在全景展開圖中選擇需要特寫的拍攝區(qū)域,特寫拍攝區(qū)域以下用ROP表示,該信息包括ROP的大小、位置以及云臺(tái)的預(yù)置點(diǎn)位置信息;在該步驟中,首先計(jì)算ROP的中心點(diǎn)位置,得到ROP中心點(diǎn)位置的坐標(biāo)值P(X,Y),然后根據(jù)攝像模式調(diào)整長(zhǎng)寬比例。
Step2 計(jì)算全景3D攝像機(jī)的匯聚點(diǎn)位置。匯聚點(diǎn)的位置由水平方向的方位角和垂直方向的入射角共同決定。根據(jù)ROP中心點(diǎn)位置的坐標(biāo)值計(jì)算拍攝物相對(duì)于全景3D攝像機(jī)的方位角和入射角的大小。
Step3 計(jì)算主體拍攝物的拍攝距離,根據(jù)Step2中計(jì)算得到的方位角φODVS1和φODVS2以及2個(gè)成像ODVS之間的基線距B,計(jì)算主體拍攝物的拍攝距離;計(jì)算公式如下,其中,φODVS為φODVS1和φODVS2中的較小者:
Step4 計(jì)算高清3D攝像機(jī)的匯聚點(diǎn)位置,即主體拍攝物相對(duì)于高清3D攝像機(jī)的方位角和入射角的大小。Step2中計(jì)算得到的是全景3D攝像機(jī)的匯聚點(diǎn)位置,然而,由于全景3D攝像機(jī)和高清3D攝像機(jī)在空間結(jié)構(gòu)位置上的不同,在計(jì)算高清3D攝像機(jī)的匯聚點(diǎn)位置時(shí),需要根據(jù)其空間幾何位置關(guān)系做相應(yīng)的轉(zhuǎn)換,包括方位角和入射角大小的轉(zhuǎn)換。
高清3D攝像機(jī)的拍攝方位角的計(jì)算公式如式(2)和式(3)所示。
其中,D為高清3D攝像機(jī)中心軸之間的距離(基線距);d為相鄰ODVS中心軸之間的距離(基線距); L為主體拍攝物體到全景3D攝像機(jī)對(duì)應(yīng)ODVS視點(diǎn)連線中點(diǎn)的距離;φODVS1和φODVS2分別為全景3D攝像機(jī)中的方位角;φ′1和φ′2分別為高清3D攝像機(jī)的方位角。
高清3D攝像機(jī)的拍攝入射角的計(jì)算公式如式(4)和式(5)所示。
其中,L為拍攝物體到全景3D攝像機(jī)對(duì)應(yīng)ODVS視點(diǎn)連線中點(diǎn)的距離;l為全景3D攝像機(jī)到高清3D攝像機(jī)的距離;l1為拍攝物與全景3D攝像機(jī)在垂直方向上的距離;α為全景3D攝像機(jī)的入射角;α′為高清3D攝像機(jī)的入射角。
Step5 計(jì)算高清3D攝像機(jī)的焦距,根據(jù)Step3中計(jì)算得到的主體拍攝物的拍攝距離L和特寫拍攝區(qū)域在垂直方向上的實(shí)際高度值h1確定左右高清攝像機(jī)的焦距f。
對(duì)于給定的拍攝距離L來說,ODVS拍攝場(chǎng)景高度H1可以用下式計(jì)算:
其中,αmax為ODVS的最大入射角;αmin為ODVS的最小入射角。
對(duì)于獲得特寫拍攝區(qū)域的實(shí)際高度值h1,可以根據(jù)垂直視場(chǎng)方向上像素點(diǎn)個(gè)數(shù)的比值關(guān)系得到,計(jì)算方法如下式所示。
其中,H1為拍攝距離在L時(shí)全景拍攝場(chǎng)景的實(shí)際高度值;∑h1pic為特寫拍攝區(qū)域在ODVS成像平面垂直方向上所占的像素點(diǎn)個(gè)數(shù);∑H1pic為ODVS成像平面在垂直方向上所占的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)。
進(jìn)一步,可以通過如下公式確定左右攝像機(jī)的焦距f:
其中,v為攝像機(jī)靶面垂直高度,由攝像機(jī)參數(shù)獲得,如攝像機(jī)采用2/3"CCD成像芯片,其v值為6.6 mm。
Step6 計(jì)算高清3D攝像機(jī)的光圈值。決定一個(gè)鏡頭景深[10]的3個(gè)要素是焦距f、光圈F和攝像機(jī)與被攝物的距離L;通過式(1)計(jì)算得到攝像機(jī)與被攝物的距離L,通過式(8)計(jì)算得到左右攝像機(jī)的焦距值f;因此,在該步驟中唯一能改變的是鏡頭的光圈F,光圈大小的計(jì)算如下式所示:
其中,f為鏡頭焦距;L為攝像距離;δ為容許彌散圓直徑;ΔL2為后景深;ΔL1為前景深。后景深可以通過遠(yuǎn)點(diǎn)距離和攝像距離L之間做差得到,前景深可以通過攝像距離L和近點(diǎn)距離作差得到。其中遠(yuǎn)點(diǎn)距離和近點(diǎn)距離可以由Step3中估算得到。
Step7 根據(jù)上述步驟計(jì)算得到的方位角φ′1和φ′2對(duì)高清3D攝像機(jī)水平方向動(dòng)作的調(diào)整,入射角α′對(duì)高清3D攝像機(jī)垂直方向動(dòng)作的調(diào)整,拍攝距離L、攝像機(jī)焦距f、光圈系數(shù)F對(duì)高清攝像機(jī)的景深進(jìn)行調(diào)整。
4.2 全景3D攝像機(jī)方位角的測(cè)量與計(jì)算
所謂的全景3D攝像機(jī)的方位角即入射光線與相鄰ODVS基線在水平面上的夾角。由ODVS的成像特性可以知道,在全景圖像半徑方向上的每一個(gè)物點(diǎn)的方位角大小是相同的?;谌?D攝像機(jī)的特殊構(gòu)造,在全景3D圖中能夠方便地找到相鄰ODVS之間基線所在的位置,如圖4所示。因此, ODVS1的方位角φODVS1可以根據(jù)全景展開圖像中矩形框中心點(diǎn)在全景圖中半徑所在的位置與相應(yīng)基線的夾角計(jì)算得到。而ODVS2的方位角φODVS2,可以通過ODVS1與ODVS2全景展開圖像中的點(diǎn)匹配[15],得到矩形框中心點(diǎn)在對(duì)應(yīng)的ODVS2全景展開圖像中的匹配點(diǎn),并根據(jù)同樣的方法計(jì)算得到。
圖4 ODVS所拍攝的全景圖
4.3 全景3D攝像機(jī)入射角的測(cè)量與計(jì)算
所謂的全景3D攝像機(jī)的入射角即入射光線與光軸之間的夾角。通過對(duì)全景 3D攝像機(jī) 4個(gè)ODVS有效視場(chǎng)范圍內(nèi)的標(biāo)定,能夠計(jì)算獲得ODVS的內(nèi)外參數(shù),從而方便地建立成像平面的像點(diǎn)與入射光線(對(duì)應(yīng)入射角)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系表。因此,空間任意一點(diǎn)的入射角可以通過三維空間點(diǎn)與全景圖像的映射關(guān)系得到。具體的標(biāo)定算法和標(biāo)定工具可參考文獻(xiàn)[16-17]。
本文實(shí)驗(yàn)研究環(huán)境是在Windows7系統(tǒng)下采用Java語言實(shí)現(xiàn)了高清3D攝像機(jī)參數(shù)自動(dòng)獲取和控制。實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)在浙江工業(yè)大學(xué)信息學(xué)院的智能視頻分析研究室內(nèi)。
實(shí)驗(yàn)用的高清3D攝像機(jī)是由轉(zhuǎn)向云臺(tái)和SCC-7413P高清快球組成,高清快球具有變焦和自動(dòng)調(diào)整光圈大小的功能。全景3D攝像機(jī)如圖1中所示,采用了本研究室自主研發(fā)的、由4臺(tái)具有單視點(diǎn)的ODVS所構(gòu)成。實(shí)驗(yàn)中,通過鼠標(biāo)在全景展開圖中隨機(jī)選取特寫拍攝區(qū)域,通過比較預(yù)先選定的特寫拍攝區(qū)域和實(shí)際的拍攝畫面,對(duì)拍攝方向和拍攝角度進(jìn)行驗(yàn)證。通過視差圖分析來判斷立體拍攝畫面的景深效果。本文選擇了4個(gè)遠(yuǎn)近高低不同的拍攝場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)驗(yàn)展示。圖5為全景展開圖像中的選擇區(qū)域、高清3D攝像機(jī)拍攝的特寫圖像以及視差圖,其中,圖5(a)~圖5(d)中的矩形框?yàn)樵谌罢归_圖像中用鼠標(biāo)來選取的特寫拍攝區(qū)域,而圖5(e)~圖5(h)分別為與之對(duì)應(yīng)的高清3D攝像機(jī)拍攝的3D圖,圖5(i)~圖5(l)分別為與之對(duì)應(yīng)的高清3D攝像機(jī)拍攝的左視圖與右視圖的視差圖。
圖5 4種拍攝場(chǎng)景的實(shí)驗(yàn)展示
表1記錄的分別為4個(gè)不同特寫場(chǎng)景中高清3D攝像機(jī)的方位角和入射角的大小。表2記錄的是4個(gè)場(chǎng)景中對(duì)應(yīng)的高清3D攝像機(jī)的焦距、光圈系數(shù)以及拍攝距離值。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖可以發(fā)現(xiàn),預(yù)先選定的特寫拍攝區(qū)域與實(shí)際的拍攝畫面相符,視差圖中景物深度具有明顯的變化,這說明本文提出的參數(shù)自動(dòng)獲取方案能夠?qū)崿F(xiàn)立體拍攝中匯聚點(diǎn)位置(包括水平方向的方位角和垂直方向的入射角)、拍攝距離、焦距和光圈值等參數(shù)的獲取,并實(shí)現(xiàn)立體拍攝的智能化和自動(dòng)化的控制。
表1 拍攝方向和拍攝角度參數(shù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果 (°)
表2 3D景深參數(shù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果
通過實(shí)驗(yàn)還發(fā)現(xiàn),立體拍攝參數(shù)之間相互依存、相互影響,并共同作用于拍攝過程和畫面效果。立體拍攝參數(shù)獲取的精度和魯棒性是建立在全景3D攝像機(jī)基礎(chǔ)上的,全景3D攝像機(jī)中4個(gè)ODVS的裝配精度、成像芯片的圖像分辨率、ODVS的標(biāo)定精度以及特征點(diǎn)匹配算法都與高清3D攝像機(jī)的焦距、拍攝距離、匯聚點(diǎn)位置等關(guān)鍵參數(shù)直接相關(guān)。其中與3D深度相關(guān)的拍攝距離的測(cè)量精度又依賴于全景3D攝像機(jī)的方位角和基線距的大小及精度。為了使得全景3D攝像機(jī)和高清3D攝像機(jī)都能獲得更高質(zhì)量的3D視頻圖像,對(duì)這兩者的設(shè)計(jì)參數(shù)以及它們之間配合參數(shù)的優(yōu)化仍然需要在后續(xù)工作中進(jìn)行深入研究。
本文提出了一種3D攝像機(jī)拍攝參數(shù)自動(dòng)獲取的方法。該方法是在全景3D攝像機(jī)的基礎(chǔ)上,充分利用ODVS成像范圍廣、獲取信息能力強(qiáng)的特點(diǎn), 3D攝像師只需要在全景展開圖上選擇拍攝場(chǎng)景,立體攝像設(shè)備就能夠自動(dòng)提取立體拍攝所需要的焦距、光圈、拍攝距離和匯聚點(diǎn)位置(包括水平方向的方位角和垂直方向的入射角)等參數(shù),并自動(dòng)完成參數(shù)調(diào)整和立體拍攝動(dòng)作。
由于篇幅限制,本文主要介紹了立體拍攝參數(shù)自動(dòng)獲取的相關(guān)方法,高清3D攝像機(jī)如何根據(jù)獲取的立體拍攝參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)動(dòng)作的調(diào)整以及動(dòng)作一致性控制將在今后的工作中進(jìn)行深入研究。
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編輯 顧逸斐
Automatic Acquisition Method of Stereo Shooting Parameters Based on Stereo Vision
LIU Kang,TANG Yiping,XIA Shaojie
(College of Information Engineering,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310023,China)
According to the existing difficulties of parameter adjustment in taking pictures and the problems of how to keep two cameras cooperating coordination and coherence in the existing 3D-camera,this paper presents an automatic acquisition method of stereo shooting parameters based on sterescopic vision.The method makes full use of the ability of panoramic 3D-camera made of four Omnidirectional Vision Sensors(ODVS)to obtain panoramic stereo images and get the desired convergence point,distance,focal length,aperture factor and other parameters automatically through Three-Dimensional(3D)image processing technology.Experimental results show that the proposed method can effectively guarantee consistency of the 3D photographic parameters of focal length,shooting direction,shooting angle,3D depth and so on,solve the coordinating difficulties of two cameras'shooting action and the adjustment of 3D depth parameters during 3D shooting,achieve capturing 3D panoramic video and 3D close-up video and shooting 3D close-up video automatically by panoramic points controlled on the monitor at the same time.
3D-camera;stereo shooting parameters;panoramic stereo camera;computer vision;panoramic stereo vision;digital image processing;Omnidirectional Vision Sensors(ODVS)
1000-3428(2014)11-0194-06
A
TP391.41
10.3969/j.issn.1000-3428.2014.11.038
國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目“主動(dòng)三維立體全景視覺傳感技術(shù)研究”(61070134)。
劉 康(1989-),男,碩士研究生,主研方向:計(jì)算機(jī)視覺;湯一平,教授、博士、博士生導(dǎo)師;夏少杰,碩士研究生。
2013-10-17
2014-01-03E-mail:37358807@qq.com
中文引用格式:劉 康,湯一平,夏少杰.基于立體視覺的立體拍攝參數(shù)自動(dòng)獲取方法[J].計(jì)算機(jī)工程,2014,40(11):194-199.
英文引用格式:Liu Kang,Tang Yiping,Xia Shaojie.Automatic Acquisition Method of Stereo Shooting Parameters Based on Stereo Vision[J].Computer Engineering,2014,40(11):194-199.