计算摄像学专题第8讲(上)详解
同济《数字摄影与摄像基础》教学资料 参考答案 课后思考题
第一章1. 简述“小孔成像“原理及出处。
先秦墨家学派墨翟（墨子），做了世界上第一个小孔成像实验，解释了小孔成像的原因，指出了光线好象箭一样直线传播。
其原理是用一个带有小孔的板遮挡在墙体与物体之间，墙体上就会形成物的倒影，我们把这样的现象叫小孔成像。
前后移动中间的板，墙体上成像的大小也会随之发生变化，这种现象说明了光沿直线传播的性质。
2. 简述摄影术的诞生时间与代表人物。
1839年8约19日法国科学院和美术学会联合召开了特别会议，主席在会上对“达盖尔银版法”的操作方法做了详细的阐述，这一天就被定为摄影术的正式诞生日。
其代表人物是法国画家达盖尔。
第二章1. 单反相机的优势是什么？第一，通过单一镜头取景，相机镜头兼作取景镜头，因此取景基本无误差，即我们看到的和我们实际能拍到的基本一致；第二，可以根据拍摄需求更换不同的镜头，并具备各种专业功能和器材扩展配套空间；第三，采用全画幅或接近全画幅尺寸的图像传感器，具有多种操作模式，适合不同拍摄主题。
2. 像素相同，但是图像传感器的大小不同的数码相机的图像质量有什么不同？像素相同，但是图像传感器面积大的图像画质高；图像传感器面积小的画质差。
3. 全画幅相机与APS-C画幅相机在画面成像质量上区别。
全画幅相机内部感光元件与传统胶片相机胶卷底片尺寸接近一致，图像画质更清晰，色调范围和景深更广，感应器动态范围大灵敏度高，可获得更大的ISO感光度范围。
相对来说，APS-C画幅相机在这些方面会稍逊全画幅相机。
第三章1. 光圈大小、快门速度和ISO感光度的关系是什么？ISO感光度、光圈大小和快门速度之间设置协调，才能拍出曝光正确的画面。
在ISO 感光度不变的情况下，光圈越大，快门速度越快；光圈越小，快门速度越慢。
2. 光圈对景深的影响有哪些？在拍摄环境与曝光条件不变的情况下，光圈越大、景深越小；光圈越小，景深越大。
3. 焦距对景深的影响有哪些？在其他条件不变的情况下，镜头焦距越长，景深越小，可以得到背景虚化的拍摄效果；镜头焦距越短，景深越大，可以呈现前后景均清晰的画面效果。
镜头与景深关系及其计算
镜头与景深关系及其计算景深是指一定距离范围内可以保持较为清晰的景物的范围。
在摄影以及电影拍摄领域，景深是一个非常重要的概念，可以通过调整镜头参数来实现不同的景深效果。
本文将介绍镜头与景深的关系，以及如何计算景深。
1.镜头与景深关系焦距：焦距是指从镜头到感光器材（例如相机传感器）的距离。
较长的焦距会导致景深变浅，即只有镜头前后较小的范围内的物体会保持清晰。
较短的焦距则会导致景深变深，即在比较远的距离范围内的物体都可以保持清晰。
光圈：光圈是指镜头的开口大小，用来控制镜头进光量的参数。
较大的光圈可以让更多的光线进入镜头，导致景深变浅。
而较小的光圈则相反，会让景深变深。
被摄物体的距离：被摄物体离镜头越近，景深就会变浅。
反之，被摄物体离镜头越远，景深就会变深。
因此，需要根据具体的拍摄需求来调整焦距和光圈，以及改变被摄物体的距离，以实现所需要的景深效果。
2.景深的计算景深的计算可以用下述公式来表示：DOF=2CNf²/(S²-f²)其中，DOF表示景深的范围，C表示常数，N表示光圈值，f表示焦距，S表示被摄物体的距离。
需要注意的是，这个公式仅适用于小孔径近似成像条件下，也就是说被摄物体距离镜头的距离远大于焦距。
在实际应用中，我们经常使用景深表或景深计算器来帮助我们计算所需的参数。
3.景深的应用景深在摄影和电影拍摄中有着广泛的应用。
通过调整焦距和光圈，可以实现不同的景深效果。
例如，在人像摄影中，我们通常会使用较大的光圈和较长的焦距，来使人物清晰，同时背景模糊，以突出主体。
而在风景摄影中，我们通常会使用较小的光圈和较短的焦距，来保持整个画面的清晰。
此外，景深还常用于电影中刻画人物心理状态的变化。
通过调整焦距和光圈，可以在画面上增加或减少景深，使得观众更好地理解人物的内心活动。
总结镜头与景深之间存在着密切的关系。
景深的大小取决于焦距、光圈和被摄物体的距离。
我们可以通过调整这些参数来实现不同的景深效果。
固定摄像头图像中测算目标距离和尺寸的算法
１ 引言
参数 是非常重要的 。目标的测距与 目标尺寸 的测量有直接 的
联系 。 目前研 究中的和应用 中的 目标测距方法有很 多种 ，但
立体视觉 是模 仿人类 的立体感知分析方法将双 目或多 目 摄像 头在 不同的视 点观 察同一景物，获取在不同视角下的 目
标 图像拍摄 的物 体二维图像 。通 过三角测量原理计算 图像像 素间的位 置偏 差即视差来获取景物的三维信息。立体视觉分
拍摄一系列的 目标图像 ，在这些 图像 中找 出 目标最清晰 的那
一
张图像，根据这张 图像 的拍摄参数 ，利用几何光学 的成像
器之间的传播 时间来计算物体与传感器之 间的距 离，该方法
比较适合于测量距离较远而精度要求 不高的物 体。另外非接 触主动测距法还可 以采用结构光场法 ，通 过测 量投 射在 目标 表面 的图案形变 ，采用三角测量 原理计算物体距 离，测量精
图像越模糊的原理，利用在不 同光学参数下拍摄 的两幅或三
【 作者简介 】陈大海 （９５ ） １７ 一 ，男，广 西大学计 算机 与电子工程学院讲师 ，研 究方 向为计算机视 觉。
．
１．
幅 图像来确 定散焦点扩散函数的扩散参数 ，根据散焦扩散参
数与物体距 离的关系来进行深度 计算 。 对焦测距 法和 散焦 测距法不需要寻找 目标对应特征点 ， 没有 了被遮挡 无法 测量 的问题。散焦测距法与对焦测距方法 比较起来 ，它 无需拍摄 大量图像，操作运算都是对局域 图像 进行 的，且计 算方法简单，运算速度快，所 以可高密集地测
图像 中获得物体深度信息的方法 根据物体散焦程度越大 ’ 。
主动测距方法优点是精确度 比较 高，缺 点是发射各 种波
镜头焦距的计算公式及公式图解计算方法
镜头焦距的计算公式及公式图解计算方法一、公式计算法：视场和焦距的计算视场系指被摄取物体的大小，视场的大小是以镜头至被摄取物体距离，镜头焦头及所要求的成像大小确定的。
1、镜头的焦距，视场大小及镜头到被摄取物体的距离的计算如下；f=wL/Wf =hL/hf：镜头焦距 w：图象的宽度（被摄物体在ccd靶面上成象宽度）W：被摄物体宽度L：被摄物体至镜头的距离h：图象高度（被摄物体在ccd靶面上成像高度）视场（摄取场景）高度H：被摄物体的高度ccd靶面规格尺寸：单位mm规格 W H1/3" 4.8 3.61/2" 6.4 4.82/3" 8.8 6.61" 12.7 9.6由于摄像机画面宽度和高度与电视接收机画面宽度和高度一样，其比例均为4:3,当L不变，H或W增大时，f变小，当H或W不变，L增大时，f增大。
2、视场角的计算如果知道了水平或垂直视场角便可按公式计算出现场宽度和高度。
水平视场角β（水平观看的角度）β=2tg-1= 垂直视场角q（垂直观看的角度） q=2tg-1= 式中w、H、f同上水平视场角与垂直视场角的关系如下： q=或=q 表2中列出了不同尺寸摄像层和不同焦距f时的水平视场角b的值，如果知道了水平或垂直场角便可按下式计算出视场角便可按下式计算出视场高度H和视场宽度W. H=2Ltg、W=2Ltg 例如；摄像机的摄像管为17mm(2/3in),镜头焦距f为12mm，从表2中查得水平视场角为40℃而镜头与被摄取物体的距离为2m，试求视场的宽度w。
W=2Ltg=2×2tg=1.46m 则H=W=×1.46=1.059m 焦距f越和长，视场角越小，监视的目标也就小。
二、图解法如前所示，摄像机镜头的视场由宽（W）。
高（H）和与摄像机的距离（L）决定，一旦决定了摄像机要监视的景物，正确地选择镜头的焦距就由来3个因素决定； *.欲监视景物的尺寸 *.摄像机与景物的距离 *.摄像机成像器的尺士：1/3"、1/2"、2/3"或1"。
镜头计算方式范文
镜头计算方式范文镜头计算是指根据特定的参数和公式来计算出一个摄像机镜头的焦距、视角、景深和可视范围等参数。
这些参数对于拍摄者来说非常重要，因为它们直接影响着摄影作品的呈现效果。
下面将逐个介绍镜头计算的各个参数以及计算方式。
1. 焦距（Focal Length）焦距通常用毫米（mm）来表示，它决定了拍摄的视角，即被摄体在画面上的大小。
较小的焦距会产生广角视角，可拍摄更多的画面，视觉效果较宽广；而较大的焦距则会产生长焦视角，视觉效果较为集中和放大。
镜头的焦距计算通常可以通过以下公式得到：Focal Length = Image Width / (2 * tan(Angle of View / 2))其中，Image Width表示画面宽度，Angle of View表示所需视角。
2. 视角（Angle of View）视角是指摄像机镜头可以拍摄到的画面范围，在摄影中通常使用水平视角来描述。
视角通常用度数（°）表示，它可以影响到摄影作品的逼真程度和效果。
较大的视角可以捕捉到更多的画面，具有广角的特点；而较小的视角则具有长焦特点，局限于画面的一小部分。
视角可以通过以下公式计算得到：Angle of View = 2 * arctan (Image Width / (2 * Focal Length))3. 景深（Depth of Field）景深是指照片中清晰的范围，即在照片中焦点距离前后一定范围内清晰的区域。
景深的大小受到多个因素的影响，包括焦距、光圈和距离等。
较大的光圈和较短的焦距会导致较小的景深，拍摄物体前后的背景会模糊；而较小的光圈和较长的焦距会导致较大的景深，使整个画面都能保持清晰。
景深的计算需要知道以下参数：焦距、光圈、距离和相机传感器类型。
计算景深的公式复杂且多样。
其中，一种常用的计算公式为：Depth of Field = (2 * f² * N * CoC) / (S * S)其中，f表示焦距，N表示光圈值，CoC表示圆形光斑直径（也称为Circle of Confusion），S表示距离。
摄像机焦距和视场角计算
摄像机焦距和视场角计算摄像机焦距和视场角是常用的摄影和摄像术语，用于描述摄像机镜头的属性。
摄像机焦距是指摄像机镜头的光学焦点到图像传感器（或胶片）的距离，通常以毫米（mm）为单位表示。
焦距决定了摄像机的视场角度，即摄像机镜头能够捕捉到的景物范围。
在计算摄像机焦距和视场角的过程中，首先需要了解以下几个概念：1.传感器尺寸：摄像机传感器是指将光线转换为电信号的装置，通常有不同尺寸的传感器可选择。
传感器尺寸较大的摄像机具有更高的分辨率和更好的低光性能。
2.画幅尺寸：画幅尺寸是指摄像机拍摄到的画面范围的宽度和高度，通常以横向和纵向的长度表示。
3.视场角（FOV）：视场角是指摄像机能够捕捉到的画面范围，通常以水平、垂直或对角线的度数表示。
视场角越大，摄像机可以捕捉到的范围就越广。
接下来，我们将介绍计算摄像机焦距和视场角的几种方法：1. 透镜公式法：透镜公式法是根据透镜公式计算焦距的方法。
透镜公式表示为1/f = 1/d0 + 1/di，其中f表示透镜焦距，d0表示物距，di 表示像距。
在摄像机中，物距可以近似等于无穷大（对于远离摄像机的物体），因此透镜公式可以简化为1/f ≈ 1/di。
通过测量成像距离di，就可以得到透镜的焦距f。
2. 画幅倍率法：画幅倍率法是基于不同画幅尺寸之间的比例关系计算焦距的方法。
通常，标准35mm画幅（36x24mm）被认为是基准画幅，其焦距与其他画幅下的焦距之间存在倍数关系。
通过将标准35mm画幅的焦距与其他画幅下的焦距进行比较，可以计算出与之相对应的焦距。
3.视场角计算：一旦得到了焦距，就可以通过以下公式计算视场角：视场角 = 2 * arctan（0.5 * 画幅尺寸 / 焦距）其中，arctan表示反正切函数。
视场角可以通过焦距和画幅尺寸来计算，可以根据需要计算水平、垂直或对角线的视场角度。
需要注意的是，焦距和视场角之间存在一种相反的关系。
焦距越短，视场角越大，焦距越长，视场角越小。
摄像基础ppt课件
从早期的胶片摄影机到现代的数字 摄像机，经历了模拟信号到数字信 号的转变，摄像技术不断革新发展。
摄像机类型与特点
摄像机类型
根据使用场合和拍摄需求，摄像机可 分为家用摄像机、专业摄像机、广播 级摄像机等。
特点
不同类型摄像机在画质、功能、稳定性 等方面存在差异，专业摄像机和广播级 摄像机通常具有更高的画质和更丰富的 功能。
不同景别在表达中作用
远景
展示广阔空间，交代环境背景，抒发情感。
特写
突出某一局部细节特征，强化观众注意力。
全景
表现人物全身或场景全貌，强调主体与环 境关系。
近景
刻画人物面部表情和细微动作，揭示内心 活动。
中景
表现人物半身或局部细节，突出动作变化 及人物之间交流。
场景调度原则和方法探讨
• 场景调度定义：通过对拍摄场地、演员表演、灯光照明等元素 进行合理配置与调度，实现画面构图、视觉效果和故事叙述等 目标。
夜间拍摄
选择合适的人工光源， 调整光线方向和强度，
营造所需氛围。
使用三脚架和慢门速度， 捕捉低光环境下的细节
和氛围。
PART 03
构图技巧与实例分析
常见构图方法介绍
规则分割法
将画面按一定比例分割，如黄金 分割、三分法、九宫格等，使主 体位于分割点或线上，达到视觉
平衡。
对称法
利用对称元素构建画面，如左右 对称、上下对称、中心对称等， 营造稳定、和谐的视觉效果。
作品三
作品四
《城市天际线》，运用引导线法构图，以天 际线为引导线将观众视线引向远方的高楼大 厦，表现出城市的繁华与壮阔。
《窗前的少女》，采用框架法构图，以窗户 为框架突出少女形象同时利用窗外景色与室 内环境形成对比增强画面层次感。
摄像基础知识专题讲座
摄像基础知识专题讲座一、初学摄像应注意的问题二、摄像机的基本结构与原理三、固定拍摄与运动拍摄四、镜头配置与场面调度五、画面的组接原理六、剪辑中的结构与节奏七、分镜头稿本的制作1.稳为了保证画面的稳定，不论是固定镜头还是运动镜头，在拍摄过程中必须保持摄像机机身的相对稳定。
肩扛摄像机的正确姿势和方法是：第一步：正对被摄物，两脚自然分开与肩同宽，身体挺直站立，重心落在两脚中间。
右肩扛摄像机身（一般便携式摄像机的底部都有肩托，使其跨落在肩上），右手把在扶手上，并操作电动变焦以及录像机的启停，右肘放在胸前，作为摄像机的一个支撑点。
左手放在聚焦环上，进行焦点调节。
第二步：右眼贴在寻像器遮光罩上，通过放大镜观着寻像器中的被摄图象，这时眼睛也是使摄像机稳定的一个重要支撑点。
固定拍摄时左眼可以闭上或睁开，但移动拍摄时必须睁开，观看周围的景物情况。
第三步：1 / 21在录制前，先吸足一口气憋住再启动录像机，录制期间应尽量屏住气不要呼吸，直到这个镜头录完为止。
因为肺部呼吸的起伏有可能会影响肩上的摄像机。
拍横摇运动镜头时，两脚不动，身体扭向侧面从起幅开始拍摄（运动镜头开始留有一定时间的固定镜头为起幅），然后随着身体转回到正面，摄像机也摇向正面，最后落幅（运动镜头结束时留有一定时间的固定镜头，为落幅）是落在身体的正面。
若按相反顺序扣摄，身体最后可能会失去平衡而导致画面不稳。
2.清为保持画面清晰，首先应保证摄像机镜头清洁，然后就是调整聚焦。
无论是拍摄远处还是近处的物体，都要先把镜头推到焦距最长的位置，调整聚焦环使图象清晰，因为这时的景深短，调出的焦点准确，然后再拉到所需的合适的焦距位置进行拍摄。
3.平通过寻像器看到的景物图形应该横平竖直，即景物中的水平线应与荧光屏横边框相平行，垂直线与竖边框相平行。
4.准准是指根据录制内容的要求准确地摄取一定的景物范围，也就是说通过一定的画面构图能准确地向观众表达出你所要阐述的内容。
5.匀匀是指摄像机在运动拍摄时速度要匀，以保证节奏的连续性。
景深原理及计算
景深原理及计算景深是指摄影或摄像时，在焦点前后范围内都能产生清晰的图像，这个范围就是景深。
景深的大小取决于相机的焦距、光圈和拍摄距离等因素。
景深 = 2 焦距 (1 1 / (光圈值 (1 + (拍摄距离 / 焦距))))其中，焦距是指镜头的焦距长度，光圈值是指相机的光圈大小，拍摄距离是指相机与拍摄对象之间的距离。
景深的大小可以通过调整相机的光圈大小、焦距和拍摄距离来控制。
一般来说，光圈越小，景深越大；焦距越短，景深越大；拍摄距离越远，景深越大。
景深在摄影和摄像中具有重要的作用，可以用来突出主题，虚化背景，使画面更加生动有趣。
景深原理及计算景深是指摄影或摄像时，在焦点前后范围内都能产生清晰的图像，这个范围就是景深。
景深的大小取决于相机的焦距、光圈和拍摄距离等因素。
景深 = 2 焦距 (1 1 / (光圈值 (1 + (拍摄距离 / 焦距))))其中，焦距是指镜头的焦距长度，光圈值是指相机的光圈大小，拍摄距离是指相机与拍摄对象之间的距离。
景深在摄影和摄像中具有重要的作用，可以用来突出主题，虚化背景，使画面更加生动有趣。
在实际拍摄过程中，我们可以通过调整相机的光圈大小、焦距和拍摄距离来控制景深的大小。
一般来说，光圈越小，景深越大；焦距越短，景深越大；拍摄距离越远，景深越大。
在实际应用中，我们可以根据拍摄需求选择合适的焦距、光圈和拍摄距离，以达到理想的景深效果。
例如，在拍摄风景照片时，我们可以使用较小的光圈，较长的焦距和较远的拍摄距离，以获得较大的景深，使整个画面都清晰可见。
而在拍摄人像时，我们可以使用较大的光圈，较短的焦距和较近的拍摄距离，以获得较小的景深，使人物突出，背景虚化，从而突出主题。
景深在摄影和摄像中具有重要的作用，通过合理地调整相机的光圈大小、焦距和拍摄距离，我们可以控制景深的大小，使画面更加生动有趣。
在实际拍摄过程中，我们需要根据拍摄需求选择合适的参数，以达到理想的景深效果。
景深原理及计算景深是指摄影或摄像时，在焦点前后范围内都能产生清晰的图像，这个范围就是景深。
摄像机位置和镜头参数解算方法
摄像机位置和镜头参数解算方法用老方法通过一张静态图片解算摄像机位置和镜头参数（Deducing the camera position and lens from a still image,but doing it "old school".)虽然这是一个通过图片来测量和获取摄像机数据的好方法，但它并不是万能的。
同样，有时候在电影胶片和其它拍摄素材中我们也需要找出摄像机的相关信息，在没有跟踪程序的前提下，我们可以通过基础几何学的方法来解决。
这里有几个关于摄像机拍摄的十分重要的技术我们需要提前掌握。
第一，什么是摄像机的相对位置？摄像机离地面的高度俯仰角度(dutch tilt 荷兰式上下直摇—又称“Dutch Angle”及角度外镜头（off-angle shot），摄影机偏斜到一边，画面的顶端和底部与该场景的水平轴线并非平行的镜头；当结合其它摄影机角度时，称为斜角镜头（oblique）而不称荷兰式或角度外镜头）倾斜（水平）角度第二，使用的是什么镜头垂直夹角水平夹角这些信息对于在镜头中添加三3D物体甚至准备数字Matte paintings十分有用。
这个方法可以用照片和画板来解决，但是用数码像片和photoshop会更简单。
你需要准备一张没有被剪切的相片—能够看到整个图像区域（1:1）如果图像来自电影胶片的话，它最好能达到胶片的曝光边缘，从而确保胶片没有被剪裁，这样我们才能获得正确的纵横比。
在场景中，必须有两条可见的互相垂直的直线—正如我图中的这个建筑，或者是其它结构—最好是人造的。
在photoshop中打开这张图片，—首先要找到它的视觉中心（就是这张画面的几何中心），连接左上（TL)右下（BR)和右上(TR)左下（BL)对角线，这两条线的相交点就是这个画面的中心，然后通过中心点画出水平和垂直线，如下图所示接下来我们就要通过两点透视的原理找出左边&右边的灭点，首先要扩展photoshop画布（canvas)的左右空间，从而为画出画面的透视线提供足够的的空间。
ch08固定镜头的拍摄共16页文档
二、固定镜头的局限和不足：
1、固定镜头视点单一，不利于表现画面空间：
• 单一的固定镜头由于固定框架的限制，在表现 空间环境时，只能表现镜头前有限的画面空间， 观众感受到的画面空间信息是不完整的。
• 多个固定镜头的组合，与运动镜头对空间的连 续性表现相比，是依靠摄像师的设计与观众的 空间想象联合完成的。
• 固定镜头的拍摄过程也是摄像师对现场环境和 主体特征的选择过程，特别是景别和表现内容 的选择，更是摄像师主观能动性的体现。
4、固定镜头的绘画、装饰作用：
• 固定镜头的稳定画框，使观众注重于画 面内容的构图、内容，并引发试图通过 对画面构图、内容的理解挖掘出影视创 作者的创作意图。
• 固定画面可以利用画面内部的各种表现 手法，传达出富有绘画特征和装饰意义 的审美体验，观众在欣赏这类画面时能 够感受到美的享受。
• 固定画面的空间表现和运动表现必须通 过多个镜头之间的组接完成。
• 加强固定画面的连贯性也就是加强画面 间的逻辑顺序和画面的外在形象关系。
• 摄像师在拍摄时就充分考虑到后期编辑 的组接问题，应注意多从不同角度、不 同景别成组地拍摄镜头。
• 通过镜头间承上启下的连接关系，给观 众的观看带来完整的视觉形象，产生连 贯的视觉感受。
2、画面内部运动表现：
• 大景别固定镜头拍摄时，固定框架和其他固定 物体成为运动的参照物，获得对速度和节奏的 精确感受。
• 小景别固定镜头拍摄时，运动主体与画面框架 及其他固定景物视觉距离近，产生强烈的视觉 冲突，起到强化运动速度和节奏的作用。
• 固定镜头由于稳定的画面结构，产生宁静、幽 长的时间感和历史感，传达出一种退出的、过 去的时间概念，引发观众对过去的回忆和怀念。
第二节 固定镜头的拍摄
摄像技术基础-轴线规律及三角形机位原理
3、内反拍三角形布局：——主观拍摄角度
拍摄的画面表现了画面以外的那个人物的视点
4、平行三角形布局：
优点：两个机位各自拍摄一个人物，带有客观的同等评价、等 量齐观的含义
5、大三角形布局：
优点：7个摄像机视点，除内反拍和平行位置外（如1与4，2与 5），所有的机位均可成对组合，用以拍摄两个人物。
6、镜头三角形调度作用：
1、镜 拍摄两个人的场景时，在关系轴线的一侧选择 三个位置设置摄像机，构成的三角形底边与关系线 平行。三角形布局。
1、镜头调度的三角形原理：
机位三角形布 局突出的优点 是所拍摄的画 面，两个被摄 人物处于画面 固定的一侧， 便于观众对方 向性的统一认 识。
2、外反拍三角形布局：—是客观性角度、过肩镜头
三、越轴： 2、越轴处理的常见形式： ⑤利用双轴线，越过一个轴线，过度到另一个轴线
小景别时，以关 系轴线为主，越 过运动轴线进行 镜头调度。 大景别时，以运 动轴线为主，关 系轴线为辅进行 镜头调度。
a-b
a-c
由零方向（中性方向）产生运动的连续
利用“中性”镜头建立方向的连续
第二节
三角形位置拍摄原理
摄像基础教程
第一节
轴线规则
一、轴线： 1、轴线：指被摄对象的视线方向，运动方向和不同 对象间关系形成的一条虚拟关系直线。
一、轴线问题： 1、轴线：
一、轴线问题：
人物方处于静态的人物视线与所观看到的物体之间 所构成的一条虚拟直线称人物方向轴线。
主体
运被拍摄主体运动方向所构成的一条虚拟直线称主 体运动轴线。 人物关
7、三角形原理的实际应用：
③当被摄人物是三个人时，三角形原理同样可以加以运用。
第三节
计算摄像学
第41卷第4期自动化学报Vol.41,No.4 2015年4月ACTA AUTOMATICA SINICA April,2015计算摄像学:核心、方法与应用索津莉1刘烨斌1季向阳1戴琼海1摘要针对现有计算机视觉、图形学、信号处理、数字图像处理、应用光学等领域无法通过现有成像模型与装置及计算方法获取足够目标场景信息的难题,计算摄像学研究提出新的成像机制与对应的计算重构方法,在光信号观测领域另辟蹊径,创新性地将视觉信息处理与计算前移至成像过程,从而极大地提高了信息优化计算的自由度,能够在维度、尺度与分辨率上实现质的突破,从而观测到传统成像系统“看不清”与“看不见”的场景信息.本文沿着计算摄像学思路、方法与目标三条主线,对国内外研究现状进行分析与综述,期望能够帮助读者更快地了解及进入相关研究.关键词计算摄像学,全光函数,计算光路,高维高分辨率,计算重构引用格式索津莉,刘烨斌,季向阳,戴琼海.计算摄像学:核心、方法与应用.自动化学报,2015,41(4):669−685DOI10.16383/j.aas.2015.c130855Computational Photography:Keys,Methods and ApplicationsSUO Jin-Li1LIU Ye-Bin1JI Xiang-Yang1DAI Qiong-Hai1Abstract Current imaging mechanisms and systems cannot capture sufficient visual information of target objects/scenes in manyfields,such as computer vision,graphics,signal processing,digital image processing,applied optics,etc.To address these challenges,computational photography has proposed new imaging mechanisms and corresponding reconstruction methods that bring the visual information processing forward to the acquisition process and largely raise the degree of freedom on information optimization.The computational acquisition approaches are able to breakthrough the bottlenecks in dimension,scale,and resolution,and thus can observe the scenes that cannot be captured clearly by traditional imaging systems.This review focuses on three main aspects of computational photography—strategy,approach,and target—and attempts to familiarize the readers with the studies in thisfield.Key words Computational photography,plenoptic function,computational light path,high dimension high resolution, computational reconstructionCitation Suo Jin-Li,Liu Ye-Bin,Ji Xiang-Yang,Dai putational photography:keys,methods and applications.Acta Automatica Sinica,2015,41(4):669−685计算摄像学研究的科学问题是通过对载有场景本质信息的高维连续光信号进行优化耦合采集与计算重构,在所获取的高维高分辨率成像结果下,实现目标场景本质特性的高效高精度观测.光源发出的光信号通过与场景发生相互作用,成为场景信息的本质载体.计算摄像学一方面设计子空间优化耦合采集,实现高维连续光信号在成像系统有限信息带宽下的优化分布;另一方面,从传感器采集得的低维耦合信号进行对应的高维高分辨率信息计算重构.最终,能够从重构的高维高分辨率光信号中恢复出目标场景本质信息,包括深度、几何、材质、运动及收稿日期2013-10-16录用日期2014-07-18Manuscript received October16,2013;accepted July18,2014国家自然科学基金(61327902,61120106003,61171119)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (61327902,61120106003,61171119)本文责任编委黄庆明Recommended by Associate Editor HUANG Qing-Ming1.清华大学清华国家信息实验室,清华大学自动化系北京100084 1.Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology(TNLIST)and Department of Automation,Ts-inghua University,Beijing100084相互作用等.在计算摄像学领域,通常使用七维全光函数f(x,y,z,θ,ϕ,λ,t)对光线进行描述:在时刻t从三维空间任意位置(x,y,z),沿着方向(θ,ϕ),观察到的频率为λ、强度为|f(x,y,z,θ,ϕ,λ,t)|的光线.光信号是场景信息的载体,光信号的不同维度能够承载不同的场景特性,因此,高维高分辨率的光信号成像是更多、更本质场景信息获取的基础与关键,也是计算摄像学的研究核心.光源发出光信号,传输至场景,并与场景发生相互作用,也即光信号受到场景信息的调制,再传输至成像系统,最终通过计算重构高维高分辨率光信号,以及场景信息的解析.成像过程中的各个要素(光源、光路、镜头、传感、重构与显示等)都可以引入计算,实现更大自由度的优化,从而在成像系统有限带宽下更有效地捕获场景信息,这正是计算摄像学的主要研究方法.而实现自然世界场景的有效观测,在复杂环境与状态下,获取目标场景特性,为科学研究、生产生活等各领域的挑战性任务提供关键视觉信息,推动其技术突破,正是计算670自动化学报41卷摄像学的研究目标.本综述以光信号维度为索引,对各维度信息的计算采集,按照不同的计算成像方法进行结构分类,并对所能实现的应用目标进行具体分析(如图1所示),旨在能够更好地帮助读者理解与思考.本文首先介绍计算摄像学的研究背景与概况;接着,分别针对空间、角度、频谱、时间维度的研究进行分析;并讨论动态范围与极化的相关研究;进一步,介绍联合维度采集的研究发展;分析突破几何光学限制的相关研究与方法;最后,对计算摄像学的未来发展进行展望.1研究背景与概况光是物理世界信息观测的重要载体之一,对高维连续光信号在空间、角度、频谱、时间各维度观测的实现与飞跃,谱写了近百年诺贝尔自然科学奖的辉煌篇章,如表1所列.从相衬显微镜、电子显微镜、隧道扫描显微镜至合成孔径射电望远镜,人类不断超越观测的微观与宏观空间的尺度极限;从干涉色彩重现至电子光谱仪、激光光谱仪,人类不断提高所发现与利用的光谱范围与分辨率;另一方面,从全息摄影、核磁共振成像至飞秒光谱技术,人类不断开拓与发展新的观测维度.而于2009年荣获诺贝尔物理学奖的电荷耦合器件的发明实现了光信号的数字化,使得光信号的计算成为可能.光信号是高维连续信号,如上述诺贝尔自然科学奖发展历程所述,其各个单一维度的观测能力已经有了革命性突破.但是,随着社会发展与科技进步,人们不断追求对物理世界的完整捕获与感知,因此,对光信号进行高维高分辨率的采样成为新的研究目标.在光学数百年的发展历程中,成像模型不断得以改进,光照、镜头、传感、显示等成像要素得以不断创新,从而能够传输更大信息量的光信号;另一方面,伴随电子信息技术所主导的新工业革命的到来,数字信号计算与处理、机器视觉与学习等领域都有了大的飞跃,从而能够实现更强大的智能信息计算.在这样的大背景下,CCD 与CMOS 等感光器件的发明成为关键契机,使得上述两大领域交叉融合,催生了一门新兴交叉学科:计算摄像学.计算摄像学为计算机视觉、图形学、应用光学、摄像学等领域带来了创新.本文瞄准计算摄像学中新的成像机制与计算重构方法下高维连续光信号的耦合采集问题,实现了多尺度高维高分辨率计算成像.表1与光信号观测相关的历年诺贝尔自然科学奖Table 1Related Nobel prizes in natural science时间研究内容光信号观测1908年干涉现象重现色彩光谱维度1953年相衬显微镜空间维度1971年全息摄影法角度维度1974年射电望远镜/合成孔径空间维度1981年高分辨率电子光谱仪光谱维度1981年激光光谱仪光谱维度1986年电子显微镜空间维度1986年扫描隧道显微镜空间维度1991年高分辨率核磁共振谱学空间维度1999年飞秒光谱学时间维度2009年电荷耦合组件光信号可计算图1计算摄像学研究核心、方法与应用Fig.1The keys,methods and applications in computational photography4期索津莉等:计算摄像学:核心、方法与应用671光信号是许多领域研究的核心,而不同研究领域,如波动光学、傅里叶光学、几何光学等,对其采用不同的描述.麻省理工学院的Adelson 等于1991年将七维全光函数f (x,y,z,θ,ϕ,λ,t )的概念引入视觉与感知研究,并首次提出了光场相机模型[1].但是,经典成像模型是七维全光函数的一个二维投影子空间采样,如图1所示.通常,相机仅在二维空间维度(x,y )上具有高采样能力,即相机仅具有高空间分辨率,而对其他维度的信息采样能力极其受限:透镜对各个不同角度的光线进行积分(θ,ϕ);将三维信息投影至二维焦平面(z );传感器对连续光谱沿着RGB 三个通道的响应曲线进行积分(λ);并每隔一帧时间在曝光时间内对达到传感器的光通量进行积分(t ).综上,相机是一个低维耦合离散采样器.高维连续信号经过相机采样得到的结果是低维耦合离散信号,通过先验信息与后处理计算,有可能获取分辨率上的提高,但无法实现高维高分辨率重构.而计算摄像学从本质上突破现有成像模型的局限性,将计算引入成像过程,对光信号进行优化耦合采集,使得计算重构能够突破传统信号处理的极限,实现真实光信号的高维高分辨率计算成像,如图2所示.图3给出了不同维度子空间所对应的研究问题,随着计算摄像学的发展,所研究视觉信息从二维的图像、三维的视频到更高维的光传输,其中,尚有许多待探索的高维视觉信息.计算摄像学领域发展至今已经有了近十年的历程,为了研究高维连续光信号的计算采样,研究者搭建了多种研究平台,能够实现光信号的采样空间设计图2经典成像模型下高维连续视觉信息的低维离散耦合采样Fig.2The low-dimensional discrete coupling sampler of the high-dimensional continuous visual information inconventional imagingmodel图3计算摄像学维度树状图Fig.3The dimensional tree structure of computational photography672自动化学报41卷与优化,例如,清华大学于2009年搭建的变光照三维相机阵列光场采集系统[2](图4(a)),斯坦福大学于2010年所实现的可编程可配置Franken 相机[3](图4(b))等,这些系统为计算摄像学基础理论研究与实际应用提供了实验基础.进一步,已经有一些研究成果成功地实现了产业化,例如,新型相机发展的先锋代表:无需对焦的光场相机[4−5]LYTRO 1(图4(c));高精度微几何快速测量的变光照弹性传感相机[6]GelSight 2(图4(d))等.图4计算摄像学研究平台与产业化成果Fig.4The research platform and industrial products ofcomputational photography2空间维度空间维度x,y,z 的采样是决定了观测的尺度与分辨率,在场景三维重建、深度测量、对地观测、天文观测等等领域都具有重要的应用.但另一方面,通常情形下成像结果是七维全光函数的二维子空间投影,其耦合了场景材质特性,从而使得几何信息的恢复具有更高的病态性,本节将介绍能够克服或缓解该问题的计算成像方法.2.1场景光路相机采集到的是光与场景相互作用后的结果,因此,针对不同的应用,对光照进行对应地优化控制,使得更多的场景本质信息能够承载于光信号上.变化光照采集系统与结构光系统是实现场景光路优化计算采集的两种主要方式.其中,变化光照系统通常为球形或半球形光台系统[7−10],在球面内部各个位置布满时间、强度、频谱可控的光源;结构光通常通过数字光输处理器(Digital light processor,DLP),通过控制DLP 的输入信号即可实现光照的控制.场景光路计算能够应用于高精度三维重建、复杂材质或透明材质的鲁棒重建与深度获取等.多光照下的多视角三维重建能够基于几何与光照的迭代优化得到更好的重建效果[10],如图5所示.在光台系统下,使用新型球面光照设置结合多视角匹配与补偿计算能够获取高精度高帧率的三维重建结果[11],接着,使用极化球面梯度光照能够获取高光作用下的高精度人脸几何[12].进一步,连续球面谐波光照的计算光照系统克服了现有方法在高光、透光等复杂材质作用下的三维重建难点[13].基于结构光的场景计算光路在鲁棒场景几何重建和深度恢复问题上具有重要应用,例如,复杂全局光照作用下的鲁棒距离检测[14−16]及精确几何重构[17−18].此外,结合压缩感知的结构光技术在非均匀介质成像中具有重要作用[19].2.2相机光路空间维度的最直观体现是相机的空间分辨率,目前千万像素级相机已经广泛普及,但对大尺度和超高分辨观测中仍然无法应用.美国哥伦比亚大学与杜克大学的研究者[20−21]已经提出并成功实现了图5多光照多视角三维重建方法概览[22]Fig.5A overview of multi-illumination multi-view 3D reconstruction method [22]1https:///2/4期索津莉等:计算摄像学:核心、方法与应用673十亿像素级相机,每次曝光都得到十亿像素分辨率的图像,这种新型相机利用球形主透镜与微相机阵列克服了传统模型下的几何畸变等局限,实现了光信号容量与像素容量的有效匹配.此外,通过在采集过程中控制传感器进行亚像素级的抖动,能够实现高分辨率的视频捕捉[23].2.3计算重构计算摄像学中的计算重构是指对应于计算采集的“解码”,也指以高维信息和场景的本质特性建立先验模型与假设,从而获取高维高分辨率的信息.例如,Deng等[24]发现了多视角采集下的点云数据之间的冗余性,建立稀疏低秩模型,实现高效高精度的点云融合与三维重建,如图6所示.图6稀疏低秩的多视角深度融合思想与结果示例[24]Fig.6Illustrations and results of multi-view depth fusion via sparse and low-rank matrix completion[24]镜头是相机成像质量的重要决定因素,专业相机都配有昂贵的高品质镜头,而普通相机受到镜头几何畸变、颜色失真等局限,成像质量下降.为此, Heide等成功实现了基于计算重构的简单镜头高品质成像方法[25].3角度维度在普通采集图像中,光线的角度信息完全丢失,但是该信息是场景光照、材质、几何等重要特性的载体,在计算摄像学中,通过获取角度信息能够实现重光照、材质获取与建模、重聚焦(自由聚焦)、光照显示等应用.3.1场景光路重光照与场景物体双向反射分布函数(Bidirec-tional reflectance distribution function,BRDF)的获取是图形学的重要研究方向,计算摄像学的研究极大地促进与启发了新的思路与方法,例如在光台系统下的场景计算光路,结合基于图像的渲染,实现了数据驱动的重光照方法[7−9],并成功应用在电影及游戏工业中.Wetzstein等提出了光场光照的方向性“编码”光源,实现了透明物体的有效成像[26],并能够直接测量物体的折射率并进行几何重构[27].3.2相机光路光场相机是采集二维空间和二维角度的新型相机系统,对相机内部的光路进行计算主要有两种实现方法.1)通过微透镜阵列将像空间焦平面上的光线按照不同角度映射到不同的传感器像素上,因此,需要牺牲一部分空间分辨率来换取角度分辨率[4],该方法在显微成像上也取得了成功[28],观测过程中无需调整焦平面,且可以实时从不同角度观察样本.2)通过编码光圈或者特殊设计的掩膜进行实现,编码光圈的本质是各个微视角的复用采集与解调[29],而基于掩膜的方法巧妙地通过掩膜将4D光场信息调制到传感器的2D频域空间,再通过计算进行解调[30].相比较第一种方法,掩膜的方法更加灵活且空间分辨率更高,但是由于掩膜阻挡了一部分光线,从而造成了光通量较低的局限.此外,角度信息的获取还能够用于镜头眩光的消除[31].除了相机内部设计的方法,也可以通过相机阵列实现光场采集[32].大规模相机平面阵列中不同相机采集场景中某一个点所的发出的不同角度的光线,等效于超大光圈成像,从而可以实现宏观的“共聚焦成像”[33].在成像过程中,可能由于各种原因没有实现目标物体的对焦,计算摄像学中,角度信息获取的重要目的之一正是实现重聚焦,也就是改变原图像的焦平面.麻省理工学院的研究者设计了多光圈成像系统[34]实现大范围的景深计算控制,Levin等发明了编码光圈实现散焦图像去模糊以及场景深度的同时优化计算的方法[35].受到波前编码成像的启示[36], Levin等结合光场分析,提出了能够实现深度无关成像的焦距晶格设计[37],使得散焦独立于场景深度,通过简单的计算即可恢复清晰图像.Lin等通过控制各个像素的曝光时序实现了编码焦栈设计[38],从而达到了非平面传感器的效果,如图7所示.进一步,在时变光场分析的基础上,研究者设计了相机短计算光路,其成像结果不仅与深度无关,还与运动无关[39],从而进一步提高了复杂场景的成像质量.674自动化学报41卷图7编码焦栈系统及原理图[38]Fig.7Coded focal stack system and its principles[38]显示与投影是成像的逆过程,光场采集对应于光场显示,大景深成像对应于大景深投影.将普通2D显示调制为角度相关的4D光场显示主要有三种方法:优化分层衰减[40],极化控制方向[41]以及张量场优化的方法[42].类似地,对投影设备的光路进行时变编码光圈能够实现投影景深的扩展[43],Ma 等通过高阶优化实现了进一步优化[44],如图8所示.3.3计算重构随着计算摄像学的发展,研究者探索出空间–角度的四维光场符合一些特定的先验模型[45],这对角度维度的计算重构具有重要意义.为了克服光场相机的低空间分辨率局限,研究提出了光场超分辨的计算重构方法[46].随着压缩感知技术的发展,结合相机光路的计算,Marwah等提出了基于超完备字典和优化投影的压缩光场采样方法[47],通过计算的方法,克服了之前光场相机的空间分辨率降低的本质局限.Levin等基于光场维度空缺实现了光场数据3的视角插值计算[48].Lin等提出了散焦去模糊与深度求解的迭代优化方法[49],同时实现了重聚焦与深度估计.光线的角度信息在重光照中具有重要作用,在简单的用户交互下,仅基于单幅图像能够计算估计出粗略的场景光源与几何,实现新物体在该场景中的渲染[50].4频谱维度光信号的频谱是连续函数,物体材质的光频谱响应函数是重要的特性表征,在科学研究和工业生产中都具有重要应用.4.1场景光路人眼只能接收到可见光,而最初以模拟人眼为目标的相机频谱响应函数也类似人眼的三个视锥,分为RGB三个通道.然而,计算摄像学的目标不仅仅局限于逼近人类视觉系统,而是以光信号的采集为根本.对于超出400∼700nm波长的光信号,能够承载不同的场景信息,因此多源信息采集具有重要意义,如无线电波、毫米波、红外、太赫兹、紫外、X射线等,这也催生了合成视觉这一研究领域.4.2相机光路为了突破RGB三通道采样或显示的耦合离散信号局限,Mohan等利用衍射光栅将入射光线散开为连续光谱,并通过在光路中加入掩膜实现光谱的调制,该方法在荧光物体成像、高动态范围成像等方面具有很好的应用[51].针对如何在短曝光时间内实现高光谱分辨率视频成像的难题,Cao等提出棱镜掩膜式光谱视频采集方法[52],并搭建了原型系统(如图9(a)所示),该方法的核心思想是利用空间分辨率换取高精度光谱分辨率,避免了增加额外的成像时间,从而实现短曝光时间下的高精度光谱视频获取.进一步,针对棱镜掩膜式光谱视频采集中空间分辨率(千像素量级)过低的问题,Cao等又提出混合相机式高分辨率光谱视频捕获方法[53]和系统(如图9(b)所示),解决了光谱视频采集中同时获取高光谱分辨率和高空间分辨率的难题.上述系统能够应用于材质鉴别、皮肤检测、视频分割、光源识别等诸多问题,图9(c)展示了上述混合相机系统在一个皮肤检测实例上的效果.上述超光谱视频采集系统的原理图如图10所示.3公开的光场数据库:http://lightfi/4期索津莉等:计算摄像学:核心、方法与应用675图8高阶编码光圈的大景深投影系统[44]Fig.8The system of high-rank coded aperture projection for extended depth of field[44]图9棱镜掩膜式与混合相机式光谱相机示意[10−11]Fig.9Prism-mask and hybrid-camera based spectral video capturing systems [10−11]4.3计算重构多源观测的有效实现离不开计算重构,将同一场景在不同频段光源作用下的成像结果进行有效融合在对地观测、机载侦察以及医学、显微成像中都具有重要应用.图像融合方向的研究很多,这里介绍一种基于视觉信息结构化本质特征的融合方法[54],如图11所示.5时间维度依据时间尺度的不同,本节从“光速无限”假设下的高时间分辨与“光速有限”假设下的超高时间分辨两个方面出发,概述相关研究工作.5.1稳态时间尺度通常情况下,场景随时间变化的速率相比较光的传播速度低了几个数量级.因此,在观测动态场景随着时间的变化时,人们习惯性地假设“光速无限”,也即光在场景中已经处于稳态分布.尽管目前高速摄像机已经有了长足的发展与应用,但其价格昂贵,且极短曝光时间对镜头与光照具有苛刻的要求.因此,研究如何利用现有的普通相机,实现对高速场景的采集具有重要意义.相关研究主要分为普通相机下的高速场景瞬时捕获与连续捕获:前者通常也称作“运动去模糊”,其并不改变相机帧率,而是对采集到的模糊图像进行计算重构,得到清晰的瞬时捕获结果;而后者通常基于相机阵列,通过多相机联合采集以突破单相机的帧率局限,实现高速运动的连续捕获.5.1.1场景光路麻省理工学院的Edgerton [55]提出了基于频闪光照捕捉高速事件瞬间的成像技术.在此基础上,结合多相机的方法,Theobalt 等[56]实现了单次曝光下676自动化学报41卷图10棱镜掩膜式与混合相机式光谱相机原理[52−53]Fig.10Illustrations of prism-mask and hybrid-camera based spectral video capturing methods [52−53]图11基于相似特性的区域图像融合方法原理示意[54]Fig.11Overview of a regional image fusion method based on similarity characteristics [54]棒球运动中手臂与球体的高速运动捕捉方法,但其既无法恢复场景纹理,也无法作用于复杂的场景几何.此外,利用数字光处理器(Digital light proces-sor,DLP)对光照进行空域和时域编码[57]的计算光照方法,能够应用于诸多主动视觉任务中,以实现计算采集速度的提高.Veeraraghavan 等[58]提出了编码频闪光照结合稀疏重构技术的新型计算光照方法,证明了仅需要单个普通相机即可实现周期性高速运动场景的高帧率计算成像.5.1.2相机光路特定硬件系统设计下的高速成像方法,一方面受限于高带宽需求:采集至RAM 的机制限制了相机能够采集的时间范围仅有几秒;另一方面,在多4期索津莉等:计算摄像学:核心、方法与应用677视角应用下,难以实现这些高速相机的精确同步.近年来,计算摄像学研究已经证明了传感器空间分辨率与时间分辨率之间的折中机制,通过牺牲部分空间分辨率来换取高时间分辨率,提出了一种基于分类像素的理论框架[23],并且已经通过数字微镜阵列(Digital micromirror device,DMD)的应用得到了实现与验证[59].此外,间插曝光相机阵列[33,60−62]下高速运动连续捕捉的相关研究,历经了一维阵列到二维阵列的不断发展,并且,为了克服短曝光所引起的低信噪比问题,已经成功将编码曝光引入成像机制[63],但上述相机阵列系统的高时间分辨率的实现仍然依赖于空间分辨率的降低.Wu等在三维相机阵列系统[10,64−65]的基础上,研究空间维度信息的时间解析特性[9],实现兼有高时间分辨率与高空间分辨率的计算成像方法,如图12所示.此外,低帧率摄像机系统也能够通过分组采集与计算插值的方法实现高帧率动态三维重建[66],如图13所示.计算摄像学通过改进成像过程中的各个环节,将图12时间解耦的多视角高帧率计算采集方法[9]Fig.12Temporal decoupling high-speed multi-view computational capture method[9]图13低帧率摄像机系统下的高帧率动态三维重建方法[66]Fig.13Overview of temporal-dense dynamic3-D reconstruction with low frame rate cameras[66]。
计算摄像学
计算摄像学
摄像学是一门研究如何通过拍摄、记录和处理图像来解决实际问题的学科。
它包括计算机视觉技术、图像处理、计算机图像处理、图像传感器技术、模式识别和其他影像技术等。
摄像学是一个复杂的领域，其中包括多种技术，比如数字图像处理、光学及物理原理等。
摄像学的主要应用包括图像获取、自动识别、图像处理、智能视觉系统和机器视觉等。
它可以用来解决实际问题，如汽车自动停车、机器人导航、物体检测和识别、虚拟现实等。
摄像学可以更有效地应用于社会和工业领域，如环境监测、安全监管、医疗影像处理和机器人自主控制等。
摄像学的关键技术是照相和图像处理。
照相技术包括摄影术、摄像术、光学技术和摄像机控制等。
它们可以使图像处理的成果更加准确和更有效。
图像处理是摄像学的核心技术，它涉及数字图像处理、模式识别和虚拟现实等技术。
这些技术可以实现图像分析、模式识别和自动控制等功能。
- 1 -。
计算摄像学
计算摄像学计算摄像学是一门研究如何利用计算机处理和分析图像的学科。
它涉及到计算机视觉、图像处理、模式识别等相关领域。
计算摄像学的发展旨在模拟人类视觉系统，使计算机能够理解和分析图像，从而实现更广泛的应用。
计算摄像学的基础是图像处理。
图像处理是指对图像进行增强、滤波、分割等操作，以改善图像质量或提取感兴趣的信息。
在计算摄像学中，图像处理技术被广泛应用于图像的预处理，以减少噪声、增强对比度和清晰度。
例如，通过去噪算法可以减少图像中的噪声，使图像更清晰；通过对比度增强算法可以增强图像中的细节，使图像更鲜明。
计算摄像学的核心是计算机视觉。
计算机视觉是指利用计算机模拟人类视觉系统，实现对图像的理解和分析。
计算机视觉的主要任务包括目标检测、目标跟踪、图像识别等。
目标检测是指在图像中检测出感兴趣的目标，如人脸、车辆等；目标跟踪是指在视频序列中追踪目标的位置和运动；图像识别是指通过比较图像特征，将图像归类到不同的类别中。
计算机视觉的应用非常广泛，包括人脸识别、智能监控、自动驾驶等。
计算摄像学还涉及到模式识别。
模式识别是指通过对数据进行分析和建模，识别出数据中的模式和规律。
在计算摄像学中，模式识别技术可以用于图像分类、目标识别等任务。
例如，通过训练一个模式识别模型，可以将图像分为不同的类别，如猫、狗、车辆等；通过比较图像的特征，可以识别出图像中的目标物体。
计算摄像学是一门研究如何利用计算机处理和分析图像的学科。
它涉及到图像处理、计算机视觉、模式识别等相关领域。
计算摄像学的发展旨在模拟人类视觉系统，使计算机能够理解和分析图像，从而实现更广泛的应用。
通过图像处理、计算机视觉和模式识别等技术，计算摄像学在人脸识别、智能监控、自动驾驶等领域具有重要的应用价值。
计算摄像学
计算摄像学计算摄像学是一门涉及计算机视觉、图像处理、计算机图形学等多个领域的交叉学科。
它的主要研究内容是如何利用计算机技术对图像进行处理、分析和识别，从而实现对图像的自动化处理和应用。
计算摄像学的研究内容主要包括以下几个方面：1. 图像处理：图像处理是计算摄像学的基础，它主要涉及对图像进行去噪、增强、分割、配准等处理，以提高图像的质量和准确性。
2. 计算机视觉：计算机视觉是计算摄像学的核心内容，它主要研究如何利用计算机技术对图像进行分析和识别，从而实现对图像的自动化处理和应用。
3. 计算机图形学：计算机图形学是计算摄像学的重要组成部分，它主要研究如何利用计算机技术对图像进行建模、渲染和动画等处理，以实现对图像的可视化呈现。
4. 机器学习：机器学习是计算摄像学的重要应用领域，它主要研究如何利用机器学习算法对图像进行分类、识别和分析等处理，以实现对图像的自动化处理和应用。
计算摄像学在很多领域都有广泛的应用，比如医学影像分析、智能交通系统、安防监控、虚拟现实等。
在医学影像分析方面，计算摄像学可以帮助医生对病人的影像进行分析和诊断，从而提高诊断的准确性和效率。
在智能交通系统方面，计算摄像学可以帮助交通管理部门对交通流量进行监测和管理，从而提高交通的安全性和效率。
在安防监控方面，计算摄像学可以帮助安防部门对监控画面进行分析和识别，从而提高安全防范的能力。
在虚拟现实方面，计算摄像学可以帮助开发者对虚拟场景进行建模和渲染，从而实现更加逼真的虚拟体验。
计算摄像学是一门非常重要的交叉学科，它的研究内容涉及多个领域，具有广泛的应用前景。
随着计算机技术的不断发展和进步，计算摄像学的研究和应用将会越来越广泛，为人类的生产和生活带来更多的便利和效益。
8.1图像相减
IB
)
§ 1. 图像相减
a.空域编码频域解码相减方法 4.数学模型：
I1
I2
1 2
(
IA
IB
)
R 2
( IA
IB
)
R 4 [sin( 2 π x ) 1 sin( 3 2 π x ) ]
π
x0
3
x0
胶片记录的总光场中高频成分的振幅是受两幅图像相减信号的调制的。
§ 1. 图像相减
a.空域编码频域解码相减方法
§ 1. 图像相减
§ 1. 图像相减
c. 图像相减的应用：
输入平面的光场分布
空间滤波前输出平面 上的光场分布
空间滤波后输出平面 上的光场分布
第二次曝光是光栅的透过率函数为：
t' ( x ) 1 { 1 4 [sin( 2πx ) 1 sin( 3 2πx ) ]} 1 (1 R )
2π
x0 3
第二次胶片记录的光场为： I2
x0
IB t' (
x)
2IB 2
(1
R
)
两次曝光胶片记录的总光场为：
I1
I2
1( 2
IA
IB
)
R 2
(
IA
3.过程：
§ 1. 图像相减
a.空域编码频域解码相减方法
4.数学模型：
第一次曝光是光栅的透过率函数为：
t( x ) 1 { 1 4 [sin( 2πx ) 1 sin( 3 2πx ) ]} 1 (1 R )
2π
x0
3
x0
2
第一次胶片记录的光场为：
I1
IA t(
x)
IA 2
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波器h的傅里叶变换系数
理论分析
图像超分辨率的问题就是如合从所有的可
-12-
行解中找出一个最合理的结果出来。例如： 在所有解中可以找一个x的全部值相同的 解，找一个具有最小能量的解
y DFh x (n)
提
1
纲
-13-
背景介绍
理论分析 图像超分辨率方法介绍
2
3 4
展望\单像素相机
图像超分辨率方法介绍
提
1
纲
-6-
背景介绍
理论分析 图像超分辨率方法介绍
2
3 4
展望\单像素相机
理论分析
场景发 射/反射 出光线
-7-
光线 传输
镜头 汇聚
曝光
t )
y(t ) S{ h(t; )x( )d } n(t )
理论分析
y(t ) S{ h(t; )x( )d } (t )
r1 r0 r1
r2 a1 r1 a2 其中：ri E( X t X t M ) r0 a3
图像超分辨率方法介绍
图像的AR模型
-16-
a arg min( xi
xi W
t 0,1,2,3
a1 xi M xi(8) M 4 (8) xi M 1 4 a2 xi M 1 a3 xi(8) xi M M 4 a4
简记为：Axi ai xi , Bxi bi xi
Burg的最大熵原理表明: 满足如下约束
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EX i X i k ak , k 0,1,..., p, for all i
的最大熵随机平稳过程{Xi}是p阶的 Gauss-Markov 随 机过程
X i ak X i k i
k 1
p
i N (0, 2 )
-1-
计算摄像学专题第八讲(上)
—— 图像超分辨问题研究
戴琼海 付长军 清华大学 自动化系 2011-03-18
引言
随着计算机的迅猛发展，信号处理理论的
-2-
不断增强，现代成像技术不再仅仅依赖那 些能工巧匠，还需要强大的理论知识作为 指导。计算摄像学就是在信号处理的基础 知识上研究如何有效成像的一门交叉学科
at xi(8) t ) bt xi(4) t )
b arg min( xi
xi W
t 0,1,2,3
图像超分辨率方法介绍
图像插值常用的六边形窗
-17-
图像超分辨率方法介绍
a arg min( xi b arg min( xi
t 0,1,2,3
-18-
当系统响应函数中包含零点时，采集到的图像中与 零点所对应的频率将不可恢复：
Y (u, v) H (u, v) X (u, v) (u, v)
理论分析
图像超分辨率的病态性（矩阵分析角度）
-11-
y DFh x (n)
DFh不满秩，在求解x的过程中，解不唯一 当Fh为循环卷积矩阵时，其奇异值即为滤
-8-
数 学 描 述
y(t )
h(t; )x( )d (t )
y ( n ) h ( n k ) x ( k ) ( n)
y Fh x (n) 或y DFh x (n)
Y (u, v) H (u, v) X (u, v) (u, v)
曝光
原始图像 （CCD/CMOS）
散射 折射
镜头 畸变
积分 效应
不同形式 的图像： 电视 相片 画报 等等
成像过程受到多种干扰 主要通过算法实现
背景介绍
原始图像 （CCD/C MOS）
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红色通道
绿色通道
蓝色通道
图像超分辨率技术
需要的图像
图像超分辨率技术还被广泛应用于不同分辨率图像 之间的转换，亚像素运动/视差估计等问题中
图像超分辨率方法介绍
理论分析
图像超分辨率的病态性(信息量角度)
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信息量 自然场景
信息量 低分辨率图像
先 验 知 识
信息量 信息量 高分辨率图像
根据最大熵原理，随着对现实场景处理的加深，图像熵将会 增大，所得到的数据中包含的信息量将减少，为了从低分辨 率图像恢复出高分辨率图像，必须引入新的先验信息
理论分析
图像超分辨率的病态性（信号处理角度）
自然图像往往具有分段平稳特性，AR系数变换缓
慢。因此，可以利用AR（autoregressive）模型 来解决图像超分辨等一些问题。
图像超分辨率方法介绍
现代信号处理理论中的AR系数估计方法
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X i ak X i k i
k 1
p
Yuler-walker 方程
r1 r0 r2 r1 r3 r2
通过对图像超分辨率的学习，希望大家能
对基础理论与实际应用（计算摄像学）之 间的差距有一个直观认识，学会用 “Vision”的方式来思考问题。
提
1
纲
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背景介绍
理论分析 图像超分辨率方法介绍
2
3 4
展望\单像素相机
背景介绍
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成像结果
不同显示设备
场景发 射/反射 出光线
光线 传输
镜头 汇聚
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香农乃奎斯特采样定理：当采样频率应该不小于奈 奎斯特频率(即模拟信号频谱中的最高频率)的两倍 时，可以不失真地恢复模拟信号。由于现实图像只 是可以近似看做具有带限性，很难恢复出真实图像。
sin( (t nTS ) / TS ) x(t ) x(nTS ) (t nTS ) / TS
ax ) bt xi(4) t )
(8) t it
t 0,1,2,3
(8) xi(8) x M 1 iM 2 (8) (8) x x i M 11 i M 1 2 (8) (8) x x iM 2 i M 1
xi(8) M 3 xi(8) M 1 3 xi(8) M 3