基于图像的VR技术培训课件

立体对应
图象变换
• 基于立体视觉的图像合成方法主要有以下优点：
– 新视图可以由两幅邻近的参考图像及它们的对应关系 合成，整体的几何模型不是必需的；
– 图像变换比传统的图像绘制快得多，而且计算时间独 立于场景复杂度；
– 只需知道邻接摄像机之间的相对轮廓信息，而不需要 对摄像机进行精确的定标。
• 基于立体视觉的图像合成方法也存在着立体 视觉中固有的缺陷：
• (Vx ,Vy ,VzБайду номын сангаас) 代表空间中视点的位置，视域方向和范围用仰角
Plenoptic( ,, ,Vx ,Vy ,Vz ,t)
• 方位角 定义 ， λ代表人眼感受到的波长,t代表时间
全视函数的参数化
摄像机：模型及定标
• 摄像机模型
– 针孔成像模型（几何） – 几种参考坐标系 – 成像过程（代数）
• 交互性好：由于有绘制速度和真实感的保证，再加之先进的交互设备和 反馈技术，使得基于图像的VR有更好的交互性。
当然，IBR方法也并非没有不足，目前还有如下缺点：
1)表示模式。
即数据的组织问题。需要找到一种简便有效且适合于计算机表示的模式，使 之能精确完整地表示整个场景;
2)获取方法。
用手持相机或者用被精确定位与控制的数控摄像机、图象采样的数量多少、 采样模式及样本均匀性等都会影响问题的难度和精度。
3)失真问题
失真是由于连续图象信号的离散化、采样设备的精度和质量、设备噪等多种 因素而产生的。同时，工BR方法不可避免地要对场景图象进行多重采样，这样又 会产生采样积累误差。
4)可见性判断。
景物间的相互遮挡会使新合成的视图中出现空洞和重叠。
5)信息压缩。
IBR方法的计算量不大，但数据量很大，合理有效的压缩及解压缩机制是一个 亚待解决的问题。
基于图像的建模和绘制技术
4 基于全视函数的方法 • 全视函数(PlenOptic Function)是由Adelson和Bergen命名的 • 全视函数描述了观察点(而非物体或光源)接收到的所有可见
光辐射的能量。用计算机图形学术语，它描述了给定场景中 所有可能的环境映照集合 • 全视函数定义在一个七维的参数空间上
– 然后根据观察者位置和观察角度生成场景中各个物体的图象， 用图形学方法进行绘制；
– 最后用光线跟踪或纹理映射的方法增加真实感，同时对物体 进行着色、上光、粘贴材质、判断遮挡、填充空洞等处理。
• 基于几何绘制的方法
此方法有3个主要问题：
• 第一，几何体的建模是一个非常繁琐的问题。 • 其次，由于漫游需要实时显示，因此限制了场景的复杂性
基于图像的建模和绘制技术
3 图像拼合和分层的方法
• 将同一场景的多张有重叠的图像组合成 一幅较大图像的处理叫做拼合(mosaic)。
– 图像拼合技术典型地被用于全景图的生成、 改善图像分辨率、图像压缩及视频扩展等方 面
– 图像整合(image registration), 即是把参考图 像中相互重叠的部分对齐所做的变换。
和绘制的质量。
• 最后，加速绘制所需要的专门硬件极其昂贵，因此限制了 虚拟现实的发展。
基于几何的绘制方法的工作流程
基于图像绘制技术
VR的两种研究方法：
方法二：基于图像的建模和绘制(Image Based Modeling and Rendering， 简称IBMR，简写为IBR)
• 从已知的图像中合成新视图来构成虚拟环境 ，IBMR方法有以下 优点：
基于图像的VR技术
VR的两种研究方法简介
VR的两种研究方法：
方法一：基于几何的绘制 • 该方法有时也被称为基于模型的方法 • 传统上，一个虚拟环境是由各类3D几何体合成的。在
虚拟环境中漫游是通过实时绘制2D几何体实现的。
– 首先对场景建立三维几何模型，对场景中各个物体的材料、 光照、纹理、消隐等因素进行描述；
• 建模容易：把不同视线方向、不同位置拍摄的照片数据按某种形式组织 起来表示场景，如全景图像和光场，这就是IBMR意义下的所谓建模。
• 绘制快：不需要复杂的计算，直接从已有的视图中合成新的视图，整个 绘制过程都在二维空间进行，绘制时间不依赖于场景的复杂度，只跟显 示分辨率有关。
•
• 真实感强：基于图像的方法能真实地反映景物的形状和丰富的明暗、材 料及纹理细节，不需要经过额外的光照模拟。
6)完全漫游。
如何实现基于图象的完全实时漫游是基于IBR方法的虚拟现实系统能否走向实 用的又一个关键问题。
基于图像的建模和绘制技术
– 基于立体视觉的方法 – 基于视图插值的方法 – 基于图像拼合和分层的方法 – 基于全视函数的方法
基于图像的建模和绘制技术
1 基于立体视觉的方法
• 基于立体视觉的方法
– 由于场景有可能部分和全部地被遮挡，只能掌握场 景有限的信息，导致在参考图中不可见而在新图中 应该可见的区域出现空洞，如何填补这些空洞是一 个难以解决的问题；
– 由于只产生有限的深度分辨率(深度不连续)，使得 匹配处理出现误差。
基于图像的建模和绘制技术
2 基于视图插值的方法
• 视图插值方法可以对二维的图像按照形状插值来模拟 和近似三维的图形变换。给定两幅不同视点参数的图 像，用这种方法可以求出中间视点的图像，从而达到 视点变化的效果。 – 视图插值就是利用图像变形的方法产生视点沿着一 定路径变化时的中间图像
– 基于立体视觉的视图合成方法主要利用立体视觉技术从已 知的参考图像中合成相对于新视点的理想图像
– 关键问题是找出每对已知图像之间的对应映射，即解决立 体匹配问题
– 通过对应关系建立了一个基于图像的场景表示
– 将场景视图及其对应关系组成一个图结构，图中灰色摄像机代表不同 物理位置的参考图像，黑色摄像机代表合成视图，双向边表示邻接视 图间的立体对应关系，单向边表示对参考图像所做的变换。
• 摄像机定标
– 线性模型摄像机定标 – 非线性模型摄像机定标 – 立体视觉摄像机定标
一、 Camera模型：针孔成像模型
• 图像上每一点的亮度反映了空间物体表面某点反射光的强 度，而该点在图像上的位置则与空间物体表面相应点的几 何位置有关。这些位置的相互关系，由摄像机成像几何模 型所决定；
• 该几何模型的参数称为摄像机参数，必须由实验与计算来 确定，实验与计算过程称为摄像机定标；