计算摄像学专题 ppt课件
《摄像基础教程》课件
分辨率选择
讨论不同分辨率对图像细节和存 储空间的权衡。
比特率调整
介绍调整比特率以平衡视频质量 和文件大小。
内置麦克风与音频采集
1
外部麦克风
2
介绍外部麦克风的种类和适用场景，如
扩音麦克风和无线麦克风。
3
内置麦克风
讨论内置麦克风的优缺点以及如何最大 限度地利用它们。
音频采集技巧
分享音频采集的实用技巧，包括降噪和 音频平衡。
摄像机构成及功能
1 主要组成部件
介绍摄像机的主要组成部件，如镜头、感光元件和取景器等。
2 各部件的功能
详细解释每个部件的功能，如对焦、白平衡和快门控制等。
3 不同类型的摄像机
讨论不同类型的摄像机，包括专业摄像机、消费级摄像机和手机摄像机等。
摄像中的光学原理
深入探讨光学原理对摄像品质的影响，如镜头的焦距、光圈和透镜的质量等。
《摄像基础教程》PPT课件
提供全面的摄像基础知识，旨在帮助初学者掌握摄像技巧。从摄像的历史与 发展到后期剪辑技巧，深入讲解影响和提升摄像品质的重要要素。
摄像基础介绍
1 为什么学习摄像
了解摄像的重要性以及它在各领域的应用。
2 摄像的基本定义
解释摄像的概念以及它与摄影的区别。
3 摄像的基本原理
介绍摄像的基本原理，包括光学原理、曝光和色彩控制等方面。
曝光与快门控制
1 曝光的概念
解释曝光的意义以及如何 正确控制曝光。
2 快门的作用
讨论快门对图像的控制以 及不同快门速度的效果。
3 曝光补偿与HDR技术
介绍曝光补偿技术和高动 态范围（HDR）摄影。
白平衡与色彩控制
白平衡的重要性
解释白平衡对图像质量和色彩 准确性的影响。
《摄像技术》课件
摄像技术基础
摄像机的构成与工作原
理
摄像技术中的色彩模式
像素与分辨率
色彩模式是指图像色彩相关
像素是图像的最小单位，分
摄像机包括镜头、取景器、
的技术，包括RGB、YUV、
辨率是图像中像素的数目。
曝光测光器、取像器等部分。
CMYK等。
摄像机种类
监控摄像机
电影摄像机
数码摄像机
用于监控环境，如安防
用于制作电影，如电影
用于生活或商业用途，
领域。
摄制领域。
如家庭录像或工作会议
等。
数字信号处理
1
数字信号处理流程
数字处理通过数字信号产生新的
应用领域
2
图像，如消噪、图像分类、运动
插值、缩放等。
数字信号处理已广泛应用于图像
视频处理、医学影像等领域。
3
变革摄像技术
数字信号处理为摄像技术带来了
无限变革，将推动未来更多新的
创新。
信息，再根据深度信息进行建模。
摄像技术的未来
发展趋势
随着科技的不断发展，摄像技术将朝着更加智能化和数字化的方向发展。
新技术应用前景
随着5G技术的迅速普及，相信将会有更多新的技术应用在摄像领域。
未来影响
摄像技术会对智能城市、数字医疗、AR/VR等领域带来革命性的变革。
《摄像技术》PPT课件
本课程将向您介绍摄像技术的历史、原理与应用，并展望此技术未来的发展。
什么是摄像技术？
1
定义
摄像技术是一种将图像转换为电信号传输的技术。它产生的电信号可以存储、传输或处
理为可视化图像。
2
进化
随着技术的发展，摄像技术已从最早的电视摄影进化到了今天的数码摄影。
《计算机视觉》PPT课件
精选课件ppt
11
Overview (3)
计算机视觉的图像模型基础
✓ 摄像机模型及其校准
▪ 内参数、外参数
✓ 图像特征
▪ 边缘、角点、轮廓、纹理、形状…
✓ 图像序列特征 (运动)
▪ 对应点、光流
精选课件ppt
12
Overview (4)
计算机视觉的信号处理层次
低层视觉处理
✓ 单图像：滤波/边缘检测/纹理
计算机视觉的基本的分析工具和数学模型 Signal processing approach: FFT, filtering, wavelets, … Subspace approach: PCA, LDA, ICA, … Bayesian inference approach: EM, Condensation/SIS/…, MCMC, …. Machine learning approach: SVM/Kernel machine, Boosting/Adaboost, NN/Regression, … HMM, BN/DBN, … Gibbs, MRF, …
✓ 多图像：几何/立体/从运动恢复仿射或透视结构 affine/perspective structure from motion
中层视觉处理
✓ 聚类分割/拟合线条、曲线、轮廓 clustering for segmentation, fitting line…
✓ 基于概率方法的聚类分割/拟合
✓ 跟踪 tracking
精选课件ppt
6
Tools
Intel OpenCV, IPL
✓ Camera calibration (Zhang Zhengyou’s method) ✓ Face detection (a variation of Viola’s) ✓ Motion analysis and object tracking
ppt摄像课件
案例二
某公司营销策略课程PPT，以图 文并茂的方式详细解析了营销策 略的各个环节，同时穿插实际案 例和数据支撑，使得课程内容更
具说服力。
案例三
某培训机构英语教学PPT，通过 运用大量的动画和视频素材，使 课程内容更加生动有趣，有效提
高了学生的学习积极性。
常见问题及解决方案
问题一
01 文字过多，导致观众阅读疲劳
智能化
随着人工智能技术的发展，PPT课件将更加智能化 ，例如自动生成图表、智能排版等功能。
交互性
增强PPT课件的交互性，例如加入互动练习、在线 测试等功能，提高学习效果。
个性化
满足不同学习者的个性化需求，例如定制化的学 习路径、多样化的学习资源等。
THANKS
感谢观看
解决方案
02 精简文字内容，突出重点，使
用图表、图片等情势辅助说明 。
问题二
03 PPT设计过于花哨，影响观众
注意力
解决方案
04 采取简洁大方的设计风格，避
免过多的颜色和殊效，保持文 字清楚易读。
问题三
内容缺乏逻辑性和条理性
05
解决方案
06 在制作PPT前先列出大纲，确
保内容逻辑周密，条理清楚。
未来发展趋势和展望
内容简洁
避免冗余信息，突出重点 和核心内容。
吸引力强
选择有趣、新颖的主题， 吸引学生的注意力。
如何设计PPT的布局和动画效果
布局公道
采取简洁、清楚的布局，方便学 生阅读和理解。
动画适度
公道使用动画效果，增强演示的生 动性和趣味性。
统一风格
保持PPT风格一致，提升整体视觉 效果。
摄的视频进行剪辑，去除 不必要的部分。
计算摄影学基础
计算摄影学基础摄影学是一门非常重要的学科和技术，它不仅仅是拍照、制作图片，更是一种视觉语言和表达方式。
计算摄影学则是将计算机科学和摄影学结合起来，使用计算机来处理和分析图像。
计算摄影学的发展可以改变我们对数字世界中图像处理的理解和应用。
计算摄影学的基本概念计算摄影学可以定义为使用计算机来处理图像以及与图像相关的问题的一门学科。
基于对数字图像的理论和实践，计算摄影学涉及计算机视觉、计算机图形学、信号处理等学科，它开辟了人类视觉模式的新视角，并赋予人类以更多的视觉信息。
计算摄影学旨在利用计算机技术来改善图像质量和增强图像的信息，以便进行更准确、更高级别的分析和决策。
计算摄影学的目标包括：图像恢复、图像处理、图像识别、图像分割等。
这些技术广泛应用于计算机辅助医疗、计算机辅助设计、智能交通、机器人视觉、虚拟现实等领域。
计算摄影学的基础知识在计算摄影学中有很多基础知识，需要掌握才能理解这门学科的核心概念。
以下是一些基础知识：数字图像的定义数字图像是由像素构成的点阵图像，其中每个像素都有一个固定的亮度或颜色值。
每个像素的颜色值可以存储在计算机的内存或磁盘上。
数字图像的大小和分辨率决定了图像的质量，通常用像素数和每英寸像素数（DPI）来表示。
数字图像采集采集数字图像的方法有很多种，包括数码相机、手机、扫描仪、视频摄像机等。
数据采集后，图像需要进行处理，包括去噪、增强、调整、变形等操作。
数字图像的存储数字图像可以存储在各种存储设备中，例如硬盘、U 盘、CD、DVD等。
存储格式包括BMP、GIF、JPEG、TIF等。
数字图像的处理数字图像处理包括一系列操作，例如改变图像的尺寸、调整色彩、增强细节和对比度、去噪、锐化等。
这些操作可以通过一些通用的软件进行，例如Photoshop、GIMP、Lightroom等。
计算摄影学的应用计算摄影学的应用非常广泛，以下是一些实例：图像识别图像识别涉及将数字图像与参考模板进行比对，以确定图像中的物体种类和位置。
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。
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。
计算摄影学--技术与艺术的交融
—技术与艺术的交融 张茂军 教授
目 录
一、什么是计算摄影？ 二、为什么要研究计算摄影？
一、什么是计算摄影?
什么叫计算摄影技术？
一、什么是计算摄影?
什么是摄影？
一、什么是计算摄影?
什么是计算摄影？
用芯片代替精密加工的光学镜头。 最极端的情况：芯片即摄像机。
二、为什么要研究计算摄影?
广义上的摄像机与人类几乎已经是如影随形！ 基本上也可以说，计算摄影技术与人类也几乎是
如影随形了！
二、为什么要研究计算摄影?
那是不是说计算摄影技术已经发展到这种程度了，每人一部智能手机，对拍照这个需
求来说就足够了呢？人们不再需要专门的一台摄像机或照相机了吗？
我认为，答案是否定的。下面从技术方面进行分析。
二、为什么要研究计算摄影?
从技术角度说，手机上的照相机还有很大的
技术角度的分析
改进空间。
细节决定成败！
二、为什么要研究计算摄影?
技术角度的分析
从技术角度说，手机上的照相机还有很大的改进空间。
细节决定成败！
二、为什么要研究计算摄影?
从技术角度说，手机上的照相机还有很大的改进空间。
夜晚拍照效果差。
技术角度的分析
从技术角度说，手机上的照相机还有很大的改进空间。
HDR
二、为什么要研究计算摄影?
从技术角度说，手机上的照相机还有很大的改进空间。
唉！糊了。
二、为什么要研究计算摄影?
视频抖动问题。
二、为什么要研究计算摄影?
视频抖动问题。
二、为什么要研究计算摄影?
夜晚拍照红眼问题。
二、为什么要研究计算摄影?
技术角度的分析
从技术角度说，手机上的照相机还有很大的改进空间。
摄像ppt课件
THANK YOU
根据主题和目标，制定详细的拍摄计 划，包括场景布置、演员安排、拍摄 时间等。
了解场景和演员
在拍摄前，需要对拍摄场景和演员进 行了解，以便更好地指导拍摄工作。
拍摄进程中的注意事项
01
保持稳定
在拍摄进程中，要保持摄像机的稳 定，避免画面抖动。
公道运用镜头
根据需要，公道运用各种镜头，如 广角、长焦、微距等。
03
02
注意光线和颜色
注意光线的方向和颜色，以便获得 更好的画面效果。
注意声音质量
注意声音的清楚度和质量，必要时 使用录音装备。
04
后期制作与编辑技能
剪辑技能
掌握基本的剪辑技能，如拼接、剪切、转场 等。
音效处理
对声音进行适当的处理，如降噪、混响等。
颜色调整
根据需要，对画面颜色进行调整，以获得更 好的视觉效果。
20世纪中期
随着电子技术的发展，电视摄像机开 始普及。
摄像技术的应用领域
媒体与娱乐
电影、电视剧、综艺节目等制作。
教育
教学视频录制、远程教育等。
商业
广告拍摄、产品展示、活动记录等。
安全与监控
安防监控、交通违章拍摄等。
摄像技术的未来展望
更高分辨率
随着显示技术的进步，未来摄 像装备将支持更高分辨率的录
殊效应用
根据需要，适当应用殊效，如文字、音乐、 动画等。
05
摄像作品欣赏与分析
优秀摄像作品欣赏
总结词
画面精美、构图特殊、色彩饱满
详细描写
挑选出一些具有代表性的优秀摄像作品，如电影、广告或纪录片等，从画面质 感、构图技能和色彩搭配等方面进行深入分析，展示优秀摄像作品的魅力。
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。
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单张图像的Depth of Field增强 -33-
多张图像拍摄的关键技术 -30-
此方法分为两个步骤
分割—Graph-cut 融合—梯度融合方案
Graph-cut可以用户指定，也可全自动计算 梯度融合则是保证图像的视觉效果
第十二讲提纲
-31-
一 问题的由来
二 处理方法——Tradeoff
Байду номын сангаас
2.1 多张图像拍摄 2.2 单张图像拍摄
三 本节课小结
单张图像的Depth of Field增强 -32-
多张图像拍摄增加Depth of Field，只能针 对静态场景
如何实时地增加动态场景的Depth of Field 成为一个棘手的问题
问题是：
能否利用单张图像增加Depth of Field？
答案是：
这是可以做到的，我们将重点介绍几类单 张图像Depth of Field增强的方案
增大Depth of Field的技术手段是否可以按 照如下思考的方式
多张图像拍摄：相机分别聚焦于不同平面，
然后融合拍摄的多组图像?
单张图像拍摄：
捕获光场，重新积分不同角度的光线，得到图像? 想办法使得单张图像的整体模糊与深度关系可控?
如，模糊核一致或模糊核清楚地知道
第十二讲提纲
-26-
一 问题的由来
……
多张图像拍摄的关键技术 -28-
融合多幅图像信息，以期望获得更大景深 的效果是一种很直观的想法
这里仅做简要介绍，感兴趣的同学可翻阅 相关的视觉文章
牺牲时间，换取景深。该想法关键问题是
如何融合不同焦
距平面上的图像？
多张图像拍摄的关键技术 -29-
SIGGRAPH 2004 Interactive Digital Photomontage
存在的原因是：sensor、人眼等感光器都存在 极限分辨率
Depth of Field造成的blur，本质上是因为out of focus
Depth of Field涉及的两个重要问题
增大Depth of Field
针对必须使用大光圈的拍摄情形
获得Depth of Field“突出重点”的效果
光场的相关理论
-15-
光场采样与图像获取
-16-
光场采样与图像获取
-17-
三维空间的光场到二维平面光场的简化处 理与直观感觉
光场采样与图像获取
-18-
Depth of Field的深入思考 -19-
Depth of Field的问题及小结 -20-
Depth of Field 与Defocus的关系
F数与Depth of Field
-13-
F/2.8
F/32
思考：
1）F/2.8与F/32对应的光圈 分别在何种情况下使用？
2）如果迫不得已必须采用 F/2.8的光圈，如何才能增 大Depth of Field？
3）若我们可使用F/32的光 圈采集，如何才能获得 F/2.8“突出重点”的效果？
Depth of Field的深入思考 -14-
当极限分辨角确定后，允许的弥散斑大小 还与眼睛到图像的距离有关
为了获得正确的空间感觉，不发生景象的 歪曲，必须要以适当的距离观察图像
思考
如何才能获得正确的空间感觉？ 观察距离到底如何确定？
Depth of Field的推导
-7-
我们说要获得正确的空间感觉，应当使得 成像平面上个点对眼睛的张角与直接观察 空间时，各对应点对眼睛的张角是相同的
入射光瞳 出射光瞳
B’
A
A’
E
B
Depth of Field的推导
-8-
Depth of Field的推导
-9-
什么会影响Depth of Field -10-
什么会影响Depth of Field -11-
F数与Depth of Field
-12-
此式说明：光圈的F数 与景深呈线性关系。 实际上，F数越小，表 明光圈越大
美学设计 检测、识别等领域
Depth of Field的问题及小结 -21-
Depth of Field的正问题与逆问题
减小 V.S. 增大
第十二讲提纲
-22-
一 问题的由来
二 处理方法——Tradeoff
2.1 多张图像拍摄 2.2 单张图像拍摄
三 本节课小结
Depth of Field问题的解决思路 -23-
Depth of Field问题的解决思路 -24-
在前面的讨论中，我们已经知道
Depth of Field存在的根本原因是：
传感器、人眼等感光器存在极限 分辨率
一些有意思的题外话
眼大无珠 贼眉鼠眼 闪烁着智慧光芒的小眼睛……
Depth of Field问题的解决思路 -25-
由于极限分辨率的存在，原本清晰成像的 焦平面可以扩展到成空间的深度范围
重新阐述Depth of Field的两大类问题
“增大”Depth of Field “减小”Depth of Field
增大Depth of Field 降低感光器的极限分辨率 选取更小的光圈 在不改变极限分辨率、不使用小光圈的情形下，通 过计算摄像的技术手段来获得更大的景深
思考：如何“减小”Depth of Field？
物平面的共轭像平面上呈清 晰像的轴向深度
思考
Depth of Field 与上节课所讲 Time of Filght(ToF)获取的深度有何异同？
Depth of Field的推导
-4-
物平面
主平面 主平面
象平面
Depth of Field的推导
-5-
Depth of Field的推导
-6-
-1-
计算摄像学专题第十二讲 ——Depth of Field(DoF)
戴琼海 王雁刚
第十二讲提纲
-2-
一 问题的由来
二 处理方法——Tradeoff
2.1 多张图像拍摄 2.2 单张图像拍摄
三 本节课小结
什么是Depth of Field
-3-
什么是Depth of Field
反映透镜或相机的属性
二 处理方法——Tradeoff
2.1 多张图像拍摄 2.2 单张图像拍摄
三 本节课小结
多张图像拍摄相关文献
-27-
US Patent 1987 Depth of focus Imaging process method
IEEE Conference on Computer Vision 1993 Enhanced Image Capture Through Fusion