李瑾瑞

摘? 要： 全景環(huán)境藝術(shù)設(shè)計中，由于景象空間定位的問題，造成設(shè)計效果出現(xiàn)陰影或者景象重疊，為此提出基于全景視頻技術(shù)的環(huán)境藝術(shù)設(shè)計方法。引入全景視頻技術(shù)，對設(shè)計物體景象進行多角度數(shù)據(jù)采集，利用采集數(shù)據(jù)繪制三維空間模型，對三維空間模型求解一階微分方程，獲取物體景象尺度空間定位極值，根據(jù)尺度空間上下定位極值實現(xiàn)全景視頻圖像配準(zhǔn)和融合，完成物體全景環(huán)境藝術(shù)設(shè)計。實驗采用對比方式，通過觀察公共區(qū)域陰影疊加以及融合圖像中物體的疊加結(jié)果表明，所提方法能夠有效解決常規(guī)方法出現(xiàn)的問題，更加適用于全景環(huán)境藝術(shù)設(shè)計。

關(guān)鍵詞： 環(huán)境藝術(shù)設(shè)計; 全景視頻技術(shù); 視頻采集; 視頻處理; 用戶體驗; 環(huán)境空間定位

中圖分類號： TN02?34; TP18? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標(biāo)識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2020）11?0059?04

Research on application of panoramic video technology in environmental art design

LI Jinrui

（Jianghan University， Wuhan 430056， China）

Abstract： Due to the problem of spatial positioning of the scene， the shadows or scene overlapping appear in the design effect in the panoramic environmental art design. Therefore， an environmental art design method based on panoramic video technology is proposed. The panoramic video technology is introduced to collect multi?angle data of the designed object scene. The collected data is used to draw a three?dimensional space model. The first?order differential equation is solved for the three?dimensional space model to obtain the extreme value of object scene scale space positioning. The panoramic video image registration and fusion are achieved according to the extreme value of the up and down positioning for scale space to complete the artistic design of object panorama environment. The contrastive method was used in the experiment. By observing the superposition of shadows in the public area and the superposition of the objects in the fusion image， it is shown that the proposed method can effectively solve the problems arising in the conventional methods. Therefore， it is more suitable for the panoramic environmental art design.

Keywords： environmental art design; panoramic video technology; video collection; video processing; user experience; environmental space positioning

0? 引? 言

全景視頻技術(shù)能夠在任何一個方向進行視頻觀看，擺脫了原有的觀看角度的束縛，給人以真切的感官體驗[1]。如今，全景視頻是大眾普遍歡迎，大范圍使用的一種媒體形式，極大地改善了人們的生活。環(huán)境藝術(shù)設(shè)計是數(shù)字建筑設(shè)計的重要組成部分，在特定的范圍之中實施對藝術(shù)景觀的構(gòu)建和創(chuàng)造。隨著人們生活水平的逐步提升使得對于居住休閑環(huán)境的要求隨之上升，傳統(tǒng)視頻只能夠提供某些視角，不能全面地呈現(xiàn)環(huán)境全貌，難以讓用戶對環(huán)境中的細節(jié)問題進行掌握，浪費了時間和成本，已經(jīng)不能適應(yīng)于人們的需要[2]。

本文針對以上問題，將全景視頻技術(shù)和環(huán)境藝術(shù)設(shè)計聯(lián)系起來，對全景視頻技術(shù)在環(huán)境藝術(shù)設(shè)計的應(yīng)用進行了探索和研究。全景視頻技術(shù)可以通過全方位的視頻拍攝提供整體的環(huán)境，幫助設(shè)計者理解環(huán)境的具體情況，全景視頻技術(shù)的應(yīng)用為人們良好的生存環(huán)境奠定了堅實的基礎(chǔ)，創(chuàng)造了十分便捷的生活條件。

本文針對信息的采集和處理，動態(tài)過程的建立，以全景視頻與人的交互為主要內(nèi)容進行闡述，介紹了其在環(huán)境藝術(shù)設(shè)計中存在的優(yōu)勢。

1? 景視頻技術(shù)在環(huán)境藝術(shù)設(shè)計的信息采集與處理

全景視頻技術(shù)對于信息的采集相較于傳統(tǒng)的視頻拍攝，最大的區(qū)別在于采用多個鏡頭從各個角度對事物拍攝，此種方式能夠為用戶提供全方位的信息，并且只需要調(diào)節(jié)視頻便能夠調(diào)取事物的整體風(fēng)貌[3]。針對上述全景視頻技術(shù)特征，設(shè)計環(huán)境藝術(shù)設(shè)計中的信息采集與處理過程，如圖1所示。

全景視頻技術(shù)在環(huán)境藝術(shù)設(shè)計中的應(yīng)用所要開展的第一項工作便是信息的采集工作，在信息采集的過程中普遍運用3個及以上攝像機，將其按照一定的角度拼接起來，如圖2所示。

圖2中，每個相機都是相互獨立的，自主完成信息的采集和保存，在這個環(huán)節(jié)和傳統(tǒng)的視頻技術(shù)的流程是一致的，在信息采集之后通過電子信息技術(shù)等一系列現(xiàn)代化技術(shù)進行處理，獲得全方位無死角的視頻[4]。本文對各個攝像頭輸入的原始視頻幀進行特征提取。如圖2所示，背景存儲區(qū)變換可以用3×3立體圖樣來表示，該圖樣描述了相同空間上不同幀之間的平移、旋轉(zhuǎn)、仿射等關(guān)系。因此，規(guī)定以中間攝像頭所捕獲的參考幀為參考視頻，利用背景變換圖樣將其余攝像頭所捕獲的幀投影到同一個背景中。由于3×3立體圖樣表達的是物體不同坐標(biāo)系的位置關(guān)系，故只有參數(shù)間的比例關(guān)系有意義，因此，該立體圖樣實際上只有8個自由度。進一步推導(dǎo)可知，只要有3對坐標(biāo)值即可確定該立體圖樣。采集所需的投影立體圖樣，首先需要在相鄰幀的重疊區(qū)域內(nèi)分別找出特征點，然后對其進行匹配得到一系列對應(yīng)點。對應(yīng)點數(shù)要求至少有6對，多于6對時求取最小公共陰影，在原始幀中提取足夠多匹配的特征點，最終生成全景視頻即為采集視頻數(shù)據(jù)。

采集信息的處理，該項工作實施的第一步是將采集到的視頻拼接起來，全景視頻拼接技術(shù)能在保持視頻的時間同步一致的基礎(chǔ)上將各個相機拍攝的視頻進行連接，并充分地保障視頻的穩(wěn)定性以及質(zhì)量。在這個過程中，可以充分借助于杰圖全景視頻大師等專業(yè)性的軟件進行實現(xiàn)，在提升視頻色彩水平和整體質(zhì)量的同時，能夠大幅度地增強視頻拼接效率[5]。第二步是實現(xiàn)與用戶的交接，在環(huán)境藝術(shù)設(shè)計中，通過計算機技術(shù)的媒介作用，實現(xiàn)用戶和視頻之間的交流和溝通，給予一種設(shè)身處地的真實感覺[6]。

這個過程的實現(xiàn)詳細闡述如下：首先，通過計算機軟件將視頻描繪的整個環(huán)境的虛擬狀態(tài)搭建起來;其次，經(jīng)過傳感器等實現(xiàn)視頻和用戶之間的相互交流，在此之中，用戶可以根據(jù)自己的感受以及技術(shù)經(jīng)驗改變視頻中呈現(xiàn)的具體場景，實現(xiàn)環(huán)境藝術(shù)設(shè)計中的合理布局與構(gòu)建。所以，全景視頻技術(shù)在信息的采集與處理中充分地運用了視頻的合成技術(shù)、視頻顯示技術(shù)、三維建模技術(shù)等，借助于計算機軟、硬件的媒介作用，實現(xiàn)視頻和用戶之間的溝通，以及用戶在藝術(shù)設(shè)計的參與過程，進而能夠適應(yīng)于大眾對于環(huán)境藝術(shù)設(shè)計更加嚴格的要求[7]。

2? 獲取尺度空間極值

在環(huán)境藝術(shù)設(shè)計中存在的突出性問題在于難以實現(xiàn)室內(nèi)外景物具體的固定位置以及所要呈現(xiàn)的詳細形態(tài)[8]。全景視頻技術(shù)在環(huán)境藝術(shù)設(shè)計中能夠全方位地采集到不同視角下景物的外圍數(shù)據(jù)，只要對景物尺度空間極值進行求取便可以解決上述問題。

首先將上述單元采集到的數(shù)據(jù)放置在同一空間圖樣中，然后建立一個三維空間模型[9]。借助于3dsMax，SketchUp軟件共同繪制，根據(jù)全景視頻確定景物的具體位置，搭建具體的模型，對環(huán)境藝術(shù)中涉及要素進行選定和調(diào)節(jié)，獲得適應(yīng)于需求和滿足美觀的實際視頻圖[10]。在此基礎(chǔ)上，設(shè)定多個攝像頭的活動空間和軌跡，對鏡頭的焦距等實施調(diào)節(jié)，對制作出來的總體效果進行完善。對于小的細節(jié)進行模糊化處理，假設(shè)攝像頭的三維運動方程式如下：

[X=θx+axV-θx+ayVY=θy+ayV-θy+axVZ=Tmax-Tminv] （1）

式中：[ax]，[ay]分別為參考幀的水平與垂直分辨率;[θx]和[θy]分別為攝像頭采集幀的水平與垂直分辨率;[V]為幀率;[v]為采集信息角速度動速度的分量;[Tmax]，[Tmin]分別為公共區(qū)域的最大和最小空間尺度參數(shù)。

將式（1）轉(zhuǎn)換為一階微分方程組如下：

[S=（θy+ay）V+Xθx+ax?cos?N=-（θx+ax）V+Yθy+ay?sin?]? ?（2）

式中[?]為攝像頭可旋轉(zhuǎn)角度。給定參考幀的初始采集條件，即可求出[S]，[N]等空間尺度特性參數(shù)。至此，實現(xiàn)環(huán)境藝術(shù)設(shè)計中目標(biāo)尺度空間極值的獲取。

3? 全景視頻圖像配準(zhǔn)和融合

3.1? 投影平面配準(zhǔn)

通過獲取尺度空間極值過程確保全景視頻實時輸出視頻標(biāo)準(zhǔn)定位，再通過算法獲取最佳投影矩陣的相關(guān)參數(shù)可實現(xiàn)視頻幀間配準(zhǔn)。簡化實施過程，采用高效的方法投影以及融合差異攝像頭的全部視頻幀。實施過程中依據(jù)原始化過程獲取的配準(zhǔn)參數(shù)，向相同平面中投影差異攝像頭的全部幀，完成配準(zhǔn)，該過程表示如下：

[x=u0x+u1y+u2u6x+u7y+1y=u3x+u4y+u5u6x+u7y+1]? （3）

式中：原始化過程獲取的最佳投影矩陣的8參數(shù)用[ui（i=0，1，2，…，7）]描述，投影幀內(nèi)的像素點左邊用[（x，y）]描述，向參考幀內(nèi)投影的像素點坐標(biāo)用[（x，y）]描述。

配準(zhǔn)后的圖像幀形狀以及大小存在不規(guī)則性以及隨機性，為了提高配準(zhǔn)后圖像效果，需要先設(shè)置一個大背景圖像空間，利用該背景圖配準(zhǔn)全部圖像幀。配準(zhǔn)過程中采用的參考坐標(biāo)為中間攝像頭的幀坐標(biāo)，依據(jù)該參考坐標(biāo)塑造背景圖像，也就是向背景圖像中間填入中間攝像頭的幀，其他相鄰攝像頭的幀分別進行投影變換[W1]以及[W2]后，分別在背景圖像中同參考幀進行配準(zhǔn)，同時，在配準(zhǔn)過程中需要對差異幀間的混合范圍利用雙線性融合以及非線性融合技術(shù)實施融合處理。

3.2? 混合范圍融合

3.2.1? 雙線性加權(quán)融合

圖像融合是指對多個源像素值實施加權(quán)后獲取唯一的目標(biāo)像素值，例如，存在混合范圍的兩幀分別是[Q1]和[Q2]，加權(quán)函數(shù)是[a（x，y）]，則融合幀混合范圍的像素值[Ehybrid（x，y）]可表示為：

[Ehybrid（x，y）=a（x，y）?Q1（x，y）+（1-a（x，y））?Q2（x，y）] （4）

通過雙線性加權(quán)融合操作相鄰幀間的混合范圍像素值。通過目標(biāo)像素點坐標(biāo)同原始幀邊界的距離塑造加權(quán)函數(shù)。設(shè)置投影后的兩幅圖像分別是[G]和[P]，兩幅圖像混合范圍中的某點為[S]，那么兩幅圖中該點的像素值分別是[SG]和[SP]，運算點[S]距離兩幅圖四邊的最小距離[JG]和[JP]，獲取融合圖中點[S]的像素值[SBlend]如下：

[SBlend=JGJG+JP?SG+1-JGJG+JPSP] （5）

式（5）運算的融合像素值充分分析了相鄰幀的價值度，通常條件下能夠完成單一像素范圍到混合范圍平滑的圖像融合，但是當(dāng)圖像存在視差問題時，需要融合兩幀混合范圍場景，內(nèi)容差異較高，導(dǎo)致上述融合過程存在鬼影問題，使得混合范圍出現(xiàn)重影以及模糊問題，此時應(yīng)采用非線性融合方法實現(xiàn)圖像像素融合。

3.2.2? 非線性融合

如果觀測點出現(xiàn)波動時，觀測相同物體同附近物體的相對距離存在較大的波動問題，形成視差。特別是物體同攝像頭間的距離特別小時，會形成嚴重的視差問題。此時，采用非線性的模板融合方法解決鬼影問題，構(gòu)建風(fēng)險加權(quán)模板函數(shù)：

[b（x，y）=1，? ? ?min（x，y，x-R，y-Z）>Msin（π?（min（x，y，x-R，y-Z）M-? ? ? 0.5））+12，? ? ? ? otherwise? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?] （6）

式中：[R]和[Z]分別表示原始幀的寬和高;[M]表示非線性過渡范圍的寬度。幀中心范圍中的[a]值保持穩(wěn)定，當(dāng)其接近邊界一定范圍后，則進入寬度是[M]的過渡范圍中，以非線性的方式快速遞減，并通過[M]值調(diào)控遞減的速率。采用[M]值對相鄰幀像素融合過程中各自的權(quán)重和加權(quán)的區(qū)域進行調(diào)整，[M]值越高，相鄰幀間的過渡范圍越寬，過渡更平滑，反之亦然。該非線性融合過程能夠?qū)旌戏秶吔绲倪^渡速率和范圍進行實時調(diào)整，解決鬼影問題， 增強了圖像的融合效果。

4? 仿真實驗

為了測試全景視頻技術(shù)的環(huán)境藝術(shù)設(shè)計方法的有效性，采用相關(guān)實驗測試使用該方法對設(shè)計物體的陰影幅度偏差以及圖像融合結(jié)果。

4.1? 實驗內(nèi)容

選擇基于視頻序列的環(huán)境藝術(shù)設(shè)計方法進行對比實驗。實驗共分兩部分進行，仿真實驗部分通過數(shù)據(jù)軟件直觀對比陰影面積的大小，實際測試部分則通過對比融合效果，判斷兩種方法的優(yōu)劣。實驗過程中采用特殊攝像頭進行數(shù)據(jù)采集，如圖3所示，并給出相關(guān)實驗參數(shù)如表1所示。

4.2? 仿真實驗結(jié)果

兩種環(huán)境藝術(shù)設(shè)計方法的仿真實驗結(jié)果如圖4所示。其中，圖4a）為對比方法的定位幅度偏差，圖4b）為本文方法的定位幅度偏差。由于實驗最大程度地刨除了設(shè)計過程中的各項影響因素，分析圖4可知，圖4a）組公共陰影部分較大，圖4b）組的公共陰影較小，這表明對比方法未能定位出物體本體位置，造成陰影疊加的現(xiàn)象，而本文設(shè)計方法更佳。

4.3? 圖像融合實驗

以某一街景為實驗對象，依然采用上述兩種方法作為對比，實驗過程中保證攝像機數(shù)量相同，在相同時間內(nèi)進行實驗，實驗結(jié)果如圖5～圖7所示。

觀察上述實驗結(jié)果可以看出，在本文方法下圖像融合結(jié)果與真實全景影像相差不多，但是常規(guī)方法下圖像融合結(jié)果存在一定的重疊，因此本文方法更加適用在全景下的環(huán)境藝術(shù)設(shè)計中。

5? 結(jié)? 語

本文針對環(huán)境藝術(shù)設(shè)計存在的問題，將其與全景視頻技術(shù)充分調(diào)動結(jié)合起來，產(chǎn)生了全景視頻技術(shù)的主要技術(shù)特征以及在實際使用中需要注意的問題和采用的方法。將全景視頻技術(shù)在環(huán)境藝術(shù)設(shè)計中應(yīng)用的原理和方式進行了詳細的描述，并對其優(yōu)勢進行了論述，經(jīng)過對比實驗驗證了本文所論述的方式具備效率高、成本低等優(yōu)點。

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