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    筑夢(mèng)光影間

    2016-11-04 08:29:50陳啟超王勛
    科學(xué)中國人 2016年9期
    關(guān)鍵詞:深度圖立體化空洞

    陳啟超 王勛

    摘要:3D電影制作成本高、制作周期長、片源缺少等問題儼然已成為制約3D電影產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸。如何高效高質(zhì)地將2D影視作品轉(zhuǎn)制成3D影視,成為了解決該問題的突破口。浙江工商大學(xué)王勛教授主持的國家科技支撐計(jì)劃課題“二維影視作品三維立體化系統(tǒng)與應(yīng)用”,突破了一系列關(guān)鍵技術(shù),通過對(duì)二維視頻進(jìn)行自動(dòng)與交互相結(jié)合的方法恢復(fù)深度圖,再對(duì)生成的虛擬視角圖像對(duì)進(jìn)行立體視頻空洞補(bǔ)全,最后生成立體視頻圖像對(duì)。

    關(guān)鍵詞:2D/3D轉(zhuǎn)換;深度恢復(fù);視頻補(bǔ)全

    1. 引言

    2016年初,3D電影《美人魚》以33.9億元的票房成為華語票房冠軍。 自2009年3D影片《阿凡達(dá)》以來,3D電影技術(shù)不斷成熟、觀影效果不斷改善,3D電影正以其獨(dú)有的空間表現(xiàn)形式,為電影藝術(shù)的展現(xiàn)開拓了一個(gè)全新的維度,也促進(jìn)了當(dāng)下電影市場的空前繁榮。盡管整個(gè)3D影視產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,但片源缺乏、制作成本較高、制作周期漫長仍是當(dāng)前3D電影發(fā)展亟待解決的問題。

    2. 2D電影轉(zhuǎn)制3D電影前景廣闊

    《阿凡達(dá)》和《泰坦尼克號(hào)》3D版均出自著名導(dǎo)演詹姆斯·卡梅隆之手。這兩部電影都為觀眾展現(xiàn)了近乎完美的3D效果。然而,它們?cè)谥谱鞣椒ㄉ蠀s有著天壤之別。《阿凡達(dá)》的大部分鏡頭采用三維攝像機(jī)直接進(jìn)行拍攝,而另一部則是在原有的二維影像基礎(chǔ)上進(jìn)行轉(zhuǎn)制,對(duì)畫面中的深度信息進(jìn)行恢復(fù),重建出3D影像。第一種方法制作成本較高,第二種方法成本相對(duì)低廉。如果能將普通2D電影轉(zhuǎn)制成3D電影,則可降低3D電影的制作門檻,更能將一大批已有的經(jīng)典影片制作成3D版本重新上映,豐富目前稀缺的3D片源。

    然而,目前從2D影像中恢復(fù)深度信息的技術(shù)尚不成熟,制作影片需要大量的人工參與。國內(nèi)從事電影三維立體化系統(tǒng)研發(fā)的公司,相比國外尚處于起步階段,但國外的三維立體化技術(shù)同樣也存在著自動(dòng)化程度不高、需要大量人工交互、建模不夠精細(xì)等問題,轉(zhuǎn)換的3D效果無法和實(shí)拍的立體視頻媲美。

    3. 2D電影轉(zhuǎn)制3D電影流程

    由上分析可見,發(fā)展2D轉(zhuǎn)制3D的技術(shù)是解決目前3D電影片源匱乏的有效途徑。2D/3D轉(zhuǎn)制需要3個(gè)關(guān)鍵步驟:首先,需要根據(jù)2D視頻恢復(fù)出畫面中每一幀的深度信息。然后,根據(jù)原視頻幀(左視圖)以及深度信息,模擬人眼形成立體感知的過程,生成原視頻每幀所對(duì)應(yīng)的右視圖。最后,對(duì)生成的左視頻中存在的空洞進(jìn)行修復(fù)。

    3.1 自動(dòng)恢復(fù)深度信息

    對(duì)于2D轉(zhuǎn)制3D立體視頻而言,從2D圖像恢復(fù)畫面中所蘊(yùn)含的深度信息是最為基礎(chǔ)的一個(gè)步驟,也是重中之重。而一個(gè)電影中涉及到的場景拍攝方式千差萬別,例如攝像機(jī)移動(dòng)拍攝靜止的場景、靜止的相機(jī)拍攝運(yùn)動(dòng)的物體、靜止的相機(jī)拍攝靜止的場景等[1],沒有一種深度恢復(fù)的方法能夠完全適用于所有的情況。因此,應(yīng)根據(jù)場景的不同情況來做有差別的深度恢復(fù)。

    針對(duì)攝像機(jī)移動(dòng)拍攝靜止場景的情況,可以通過多視圖立體幾何算法獲得每幀的深度圖之后,將每幀的像素投影至其它幀,統(tǒng)計(jì)視頻中的邊界和分割區(qū)域信息[2],并結(jié)合統(tǒng)計(jì)的邊界和區(qū)域信息來創(chuàng)建能量函數(shù),通過能量最小化來求解最優(yōu)的視頻分割[3]。

    對(duì)于攝像機(jī)不移動(dòng)或者場景中沒有運(yùn)動(dòng)物體的情況,可以通過基于機(jī)器學(xué)習(xí)的交互式深度恢復(fù)技術(shù),以解決多視圖立體幾何算法不適用場景的深度恢復(fù)。整個(gè)過程如圖3-1所示。

    3.2 交互式深度圖生成

    在經(jīng)過前面步驟的自動(dòng)恢復(fù)之后,可以大致恢復(fù)出影片的深度,與以往依靠人工對(duì)每一幀手工標(biāo)注相比,極大地減少了制作工作量。

    然而,電影對(duì)于畫面的精細(xì)程度有著幾近完美的嚴(yán)苛要求。完全自動(dòng)化恢復(fù)出的影片深度信息還不能直接用于電影生產(chǎn),需要由人工來進(jìn)行一定的交互作業(yè),提升深度信息的質(zhì)量。

    為此,我們開發(fā)了交互式深度恢復(fù)算法,對(duì)那些被錯(cuò)誤割裂的連續(xù)物體,工作人員只需簡單地添加一些連線,以示該處應(yīng)該是連續(xù)的,如圖3-2所示。交互式深度圖修補(bǔ)算法將會(huì)加大這兩個(gè)部分的相似度,并且通過相似度傳遞的方式傳播到與該處存在有空間關(guān)系的區(qū)域,重新計(jì)算整幅圖像的深度信息。這個(gè)過程可以反復(fù)進(jìn)行以加強(qiáng)效果,直到最終深度結(jié)果滿足電影的需求。

    3.3 立體視頻空洞補(bǔ)全

    在恢復(fù)了視頻幀深度信息后,需要將原視頻幀作為左視圖,以該視頻和相應(yīng)的深度圖為基礎(chǔ),繪制生成右視圖。生成的右視圖由于視角改變,往往存在空洞,需要進(jìn)行視頻的空洞補(bǔ)全。

    針對(duì)不同的空洞產(chǎn)生原因,由不同的空洞補(bǔ)全策略對(duì)空洞進(jìn)行補(bǔ)全修復(fù)。至于由于估算的深度存在誤差,導(dǎo)致前景和背景像素的相互滲透,則使用了一種深度圖預(yù)處理方法來應(yīng)對(duì)[4]。通過以上的空洞修補(bǔ)方法進(jìn)行修補(bǔ)之后,如圖3-3所示,就能夠創(chuàng)建出完整的3D電影左右視圖。

    4 課題團(tuán)隊(duì)介紹

    王勛教授團(tuán)隊(duì)在國家支撐計(jì)劃課題“二維影視作品三維立體化系統(tǒng)與應(yīng)用”(2014BAK14B01)的支持下,在解決2D電影立體化方面已經(jīng)取得了一定成績:目前系統(tǒng)已能直接投入影視作品的制作,對(duì)電影級(jí)的超高分辨率視頻進(jìn)行處理,并能對(duì)攝像機(jī)靜止、純旋轉(zhuǎn)、自由移動(dòng)、變化焦距等各種情況下拍攝的視頻進(jìn)行三維立體化,在進(jìn)行電影級(jí)的3D視頻轉(zhuǎn)換時(shí),對(duì)70%以上的鏡頭平均每幀處理時(shí)間不多于30分鐘,在對(duì)毛發(fā)、煙霧、瀑布等半透明物體的立體化處理上也有了不錯(cuò)的進(jìn)展,與企業(yè)合作已經(jīng)完成了2部電影的2D/3D轉(zhuǎn)制。

    此外,團(tuán)隊(duì)還突破了基于融合理論的深度恢復(fù)機(jī)理與方法、高效與魯棒的圖像/視頻分割技術(shù)、三維視頻時(shí)空一致性等關(guān)鍵技術(shù),在重要學(xué)術(shù)期刊和國際學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表了近10篇高水平論文,已在視頻三維立體化相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域取得兩項(xiàng)軟件著作權(quán),申請(qǐng)國家發(fā)明專利12項(xiàng)。課題組中有1人獲省部級(jí)人才資助,培養(yǎng)了博士研究生3人,碩士研究生8人。

    該課題的成功完成,將極大縮短目前3D影視制作周期、提升3D影視作品品質(zhì)、降低3D影視的制作成本,提升我國立體影視產(chǎn)業(yè)的總體發(fā)展水平。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 劉偉, 吳毅紅, 胡占義. 電影2D/3D轉(zhuǎn)換技術(shù)概述[J]. 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào), 2012, 24(1):14-28.

    [2] Jiang H, Zhang G, Wang H, et al. Spatio-Temporal Video Segmentation of Static Scenes and Its Applications[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2015, 17(1):3-15.

    [3] 姜翰青, 趙長飛, 章國鋒等. 基于多視圖深度采樣的自然場景三維重建[J]. 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào), 2015(10):1805-1815.

    [4] 章國鋒, 鮑虎軍, 姜翰青等.一種針對(duì)復(fù)雜三維場景的高質(zhì)量紋理映射方法:中國,CN 201410799686[P].2015-04-29.

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