1、视觉特效计算方法入门

视觉特效计算方法入门

在电影视觉特效的开发中，有三个核心问题需要解决，分别是相机校准、基于图像的照明和全局光照。下面将详细介绍这些问题及其相关的技术和方法。

1. 相机校准

在电影视觉特效中，一个关键问题是将计算机生成的三维物体无缝集成到相机拍摄的二维图像中，这就需要解决相机校准问题，即估计拍摄视频帧所需的相机参数，以便将背景图像与合成对象结合起来。

1.1 相机校准方法

采用结合不同计算机视觉技术的方法，通过视频序列中 3D 场景点的对应关系，以及 2D 图像点之间的帧到帧关联来解决。由于即使是短视频也包含数百帧，这种对应关系需要自动完成，即“跟踪”过程，通常使用 Kanade - Lucas - Tomasi (KLT) 算法来跟踪特征点。该方法对异常值具有鲁棒性，并假设场景是刚性的，从而能够估计相机参数。

1.2 跟踪的重要性

跟踪（也称为“匹配移动”）是在序列中逐帧自动定位一个或一系列点的过程，使用户能够稳定、跟踪对象或相机在镜头中的移动。它是相机校准和数字合成的基础。视觉特效严重依赖跟踪，既用于在同一帧中组合不同的 2D 图像，也用于将合成的 3D 计算机图形元素与真实摄影图像混合。

1.3 跟踪技术的发展

• 早期发展 ：在计算机用于视觉特效之前，大多数特效镜头采用光学或电子方法，需要相机固定。数字跟踪为现代视觉特效开辟了许多可能性。最早的视觉特效跟踪开发大约在 1985 年由纽约理工学院（NYIT）图形实验室的一些计算机图形先驱进行。
• 后续发展 ：