Matchmoving在前期拍攝階段的工作方案研究

李雪松 常 樂(lè)

(北京電影學(xué)院 影視技術(shù)系，北京 100088)

1背景歷史與現(xiàn)狀

Matchmoving又稱(chēng)作運(yùn)動(dòng)匹配,它是影視后期視效制作流程中的一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié),主要是指將虛擬畫(huà)面與實(shí)拍畫(huà)面在運(yùn)動(dòng)和空間透視上進(jìn)行匹配的過(guò)程。因?yàn)楝F(xiàn)在的電影超過(guò)90%的鏡頭都是運(yùn)動(dòng)鏡頭，所以在后期有大量的鏡頭都很有可能需要進(jìn)入Matchmoving這個(gè)環(huán)節(jié),一般來(lái)說(shuō)這個(gè)環(huán)節(jié)所耗費(fèi)的時(shí)間在整個(gè)后期制作周期中的占比超過(guò)5%。它主要致力于計(jì)算出實(shí)拍相機(jī)或?qū)嵟奈矬w在三維空間中的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)和軌跡，并將這些數(shù)據(jù)賦予在虛擬空間中的虛擬相機(jī)，從而將兩個(gè)畫(huà)面在運(yùn)動(dòng)和透視上進(jìn)行完美的匹配。Matchmoving不僅應(yīng)用于電影領(lǐng)域,在其他多媒體領(lǐng)域也有諸多應(yīng)用，體育賽事轉(zhuǎn)播、天氣預(yù)報(bào)、多媒體晚會(huì)直播、網(wǎng)絡(luò)直播等平臺(tái)近些年來(lái)都使用了相關(guān)技術(shù)。

Matchmoving在電影中的應(yīng)用最早可以追溯到上個(gè)世紀(jì)七十年代后期好萊塢的真人漫畫(huà)電影《Pete's Dragon》，片中需要將卡通角色與真人角色、場(chǎng)景進(jìn)行匹配并且還包括運(yùn)動(dòng)鏡頭。另一部更具意義的影片是來(lái)自1992年拍攝的《Death Becomes Her》(《飛越長(zhǎng)生》)，雖然片中的運(yùn)動(dòng)匹配仍然主要是依靠手動(dòng)來(lái)完成，但后期特效全都是在數(shù)字平臺(tái)的環(huán)境中制作完成。這些數(shù)字工作平臺(tái)的開(kāi)發(fā)者就是大名鼎鼎的工業(yè)光魔(Industrial Light and Magic)，后來(lái)工業(yè)光魔又在這套系統(tǒng)之上創(chuàng)建了一個(gè)能夠計(jì)算深度的3D跟蹤系統(tǒng)，并且將這套系統(tǒng)大量使用在了第一部《侏羅紀(jì)公園》中。這成為了現(xiàn)在非常成熟的Matchmoving軟件的雛形。

目前后期視效流程在Matchmoving階段主要處理四種類(lèi)型的問(wèn)題：固定機(jī)位匹配、運(yùn)動(dòng)機(jī)位匹配、運(yùn)動(dòng)物體匹配、動(dòng)作捕捉。本文主要對(duì)前兩種問(wèn)題展開(kāi)探討。要完成以上這四種類(lèi)型的工作，只是依靠成熟的Matchmoving后期軟件是不夠的，通常需要在前期實(shí)拍時(shí)就要做好多種相關(guān)數(shù)據(jù)的記錄，如果工作缺失，后期的制作難度將會(huì)非常大甚至無(wú)法完成。

2固定機(jī)位匹配

固定機(jī)位匹配是最簡(jiǎn)單的一種，但是如果一些關(guān)鍵的參數(shù)沒(méi)有正確地匹配，在后期制作時(shí)也會(huì)比較麻煩。進(jìn)行固定機(jī)位匹配，我們首先要記錄攝影機(jī)的焦距以及感光元件(CMOS)尺寸,得到實(shí)拍攝影機(jī)的視場(chǎng)角。因?yàn)樵诤铣傻臅r(shí)候虛擬攝影機(jī)的視野與畫(huà)幅需要與實(shí)拍的攝影機(jī)保持完全一致，而決定視野范圍的關(guān)鍵就是視場(chǎng)角。對(duì)于每種攝影機(jī)的CMOS尺寸我們都可以通過(guò)廠家查詢(xún)得到，需要注意的是有些攝影機(jī)在不同分辨率或者幀率設(shè)置的情況下CMOS的真實(shí)使用面積是不一樣的。當(dāng)然不同尺寸感光元件、不同焦距之間的匹配有可能會(huì)得到同樣的視場(chǎng)角，在固定機(jī)位匹配的時(shí)，一般只保證視場(chǎng)角的一致就可以了。對(duì)于焦距，需要將每一條鏡頭使用的焦距數(shù)值都如實(shí)記錄，一般攝影機(jī)旁邊會(huì)有專(zhuān)門(mén)的特效場(chǎng)記來(lái)完成，如果一條鏡頭有變焦的動(dòng)作還需要記錄下變焦的大致范圍，如果使用的是帶LDS的鏡頭，焦點(diǎn)、焦距以及感光元件等數(shù)據(jù)就可以保存在視頻文件的元數(shù)據(jù)里。另外還有一個(gè)很重要的問(wèn)題就是一定要記錄下攝影機(jī)的姿態(tài)，比如有無(wú)俯仰角、滾動(dòng)角，這樣在三維環(huán)境中或者到外景采集背景素材的時(shí)候也就必須使用同樣的機(jī)身姿態(tài)去擺放攝影機(jī)，這樣兩次拍攝的透視角度才能夠準(zhǔn)確地匹配起來(lái)。

3運(yùn)動(dòng)機(jī)位匹配

運(yùn)動(dòng)機(jī)位匹配是整個(gè)Matchmoving后期流程中最常見(jiàn)也最主要的工作。運(yùn)動(dòng)機(jī)位跟蹤的本質(zhì)是攝影機(jī)軌跡的反求，如果要想精準(zhǔn)地反求出視頻素材中攝影機(jī)原本的空間運(yùn)動(dòng)軌跡需要滿足以下三個(gè)基本條件：足夠的視差、有效的特征點(diǎn)、詳細(xì)的拍攝現(xiàn)場(chǎng)信息。

3.1足夠的視差

眾所周知相機(jī)鏡頭的畫(huà)面是包含透視效果的，如果機(jī)位發(fā)生變化，透視也會(huì)隨著機(jī)位改變，這就是透視變化，也被稱(chēng)作視差平移，簡(jiǎn)稱(chēng)視差(parallax)。運(yùn)動(dòng)機(jī)位的反求就是通過(guò)畫(huà)面中物體在視差上的變化來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。圖1是在一輛高速行駛的列車(chē)上拍攝的，可以看出在畫(huà)面中近處的景物要比遠(yuǎn)處的景物運(yùn)動(dòng)速度快。因此我們要檢測(cè)一個(gè)鏡頭畫(huà)面是否有視差，只要檢測(cè)前景的物體是不是比背景的物體移動(dòng)得更多就可以。如果前后景的物體在畫(huà)面運(yùn)動(dòng)時(shí)保持相對(duì)靜止，那么就可以認(rèn)為該畫(huà)面不存在視差。這種情況通常是腳架拍攝，畫(huà)面雖然有運(yùn)動(dòng)但只是水平或者垂直方向上的搖移(yaw,pitch)。這種情況可以視為相機(jī)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)軌跡只有姿態(tài)改變，在反求時(shí)有專(zhuān)門(mén)的解算模式選項(xiàng)，但是在前期拍攝時(shí)我們一定要對(duì)這種鏡頭進(jìn)行特別的注明以便后期人員能夠正確切換計(jì)算模式。圖2中的界面是PFtrack中針對(duì)腳架拍攝的情況，位移設(shè)置為無(wú)，旋轉(zhuǎn)設(shè)置為正常。但是這種解算方式存在一些限制，它會(huì)將場(chǎng)景中的特征點(diǎn)全部視作處于同一個(gè)球面上，而相機(jī)所處的位置就是球心的位置，這樣的話我們無(wú)法得到一個(gè)準(zhǔn)確的空間點(diǎn)云信息。通常我們都需要在場(chǎng)景中添加帶動(dòng)畫(huà)的三維角色或者物體，并且可能還需要與場(chǎng)景互動(dòng)，這時(shí)得到一個(gè)相對(duì)準(zhǔn)確的特征點(diǎn)的空間信息就變得十分必要。而主攝影機(jī)的運(yùn)動(dòng)方式僅能做搖移，提供不了足夠的視差，那么在前期拍攝時(shí)我們就需要記錄該場(chǎng)景輔助機(jī)位的照片或視頻素材作為獲得視差的參考。通常輔助機(jī)位的畫(huà)面要與主機(jī)位畫(huà)面有足夠多的共同特征點(diǎn)(一般在7個(gè)點(diǎn)以上)，這樣在后期的反求軟件中我們可以根據(jù)專(zhuān)有的輔助解算功能計(jì)算出場(chǎng)景中的點(diǎn)云信息，也就是特征點(diǎn)之間的真實(shí)空間關(guān)系。圖3中借助了9個(gè)輔助機(jī)位成功解算出了場(chǎng)景特征點(diǎn)的真實(shí)空間關(guān)系，理論上只需要一個(gè)輔助機(jī)位即可，但是為了驗(yàn)證結(jié)果的可靠有效，應(yīng)該多角度多機(jī)位排布。最后有一種情況很容易讓人忽視，在棚內(nèi)拍綠幕的時(shí)候機(jī)位的運(yùn)動(dòng)軌跡和綠幕墻幾乎完全平行，并且該機(jī)位使用的是一個(gè)很長(zhǎng)的焦距，這種情況在后期解算時(shí)大概率會(huì)發(fā)生嚴(yán)重的偏差。因?yàn)榫G幕和機(jī)位運(yùn)動(dòng)方向幾乎平行，也就是說(shuō)攝影機(jī)的光軸方向和綠幕是一直處于幾乎垂直的狀態(tài)，并且由于使用的是長(zhǎng)焦，就意味著此時(shí)攝影機(jī)的視角很窄，在畫(huà)面構(gòu)圖中除了綠幕墻上標(biāo)記的點(diǎn)以外幾乎找不到其他的特征點(diǎn)。這樣畫(huà)面中的特征點(diǎn)到相機(jī)的距離其實(shí)都相差無(wú)幾，其實(shí)這是不太容易察覺(jué)到遠(yuǎn)近視差關(guān)系的，在后期反求軟件也很難提取到有效的視差線索用以解算。這種情況有兩種解決方案：第一種方法是在綠幕墻前面增加一些標(biāo)記桿(圖4)，從而提供一些與綠幕墻有明顯視差的特征點(diǎn)，當(dāng)然標(biāo)記桿也要處理成和背景一致的顏色，否則會(huì)增加摳像工作量，標(biāo)記桿也要輕便靈活便于隨時(shí)增減調(diào)整。第二種方法是與現(xiàn)場(chǎng)攝影師或者導(dǎo)演協(xié)商能否使用更短的焦距以便獲得更大的視野。如果能夠獲取到更大范圍的特征點(diǎn)，那么即便是特征點(diǎn)處于同一平面，其和攝影機(jī)在相同距離也可獲得更大的反差，這樣反求軟件也能夠從畫(huà)面中感知到視差。之前這種方法不推薦使用的原因是最終剪輯時(shí)為了獲取預(yù)想的構(gòu)圖方式，還需要對(duì)素材進(jìn)行裁切，這樣會(huì)損失分辨率。但是在今天已經(jīng)出現(xiàn)了8K大畫(huà)幅攝影機(jī)的情況下這種方式其實(shí)也未必不可行，超高的分辨率在后期可以提供足夠大的畫(huà)幅裁切空間。

圖1 高速運(yùn)動(dòng)的列車(chē)窗外素材所捕獲的特征點(diǎn)軌跡

圖2 PFtrack中的跟蹤類(lèi)型界面選項(xiàng)以及在無(wú)位移模式下的點(diǎn)云分布情況

圖3 輔助機(jī)位解算的節(jié)點(diǎn)連接以及空間點(diǎn)云和各機(jī)位的分布情況

圖4 標(biāo)記桿在攝影機(jī)視野變窄的情況下的應(yīng)用

3.2有效的特征點(diǎn)

圖5 對(duì)極幾何原理

我們知道Matchmoving軟件是通過(guò)檢測(cè)畫(huà)面中的視差來(lái)反求解算的，這里的檢測(cè)方式其實(shí)是通過(guò)對(duì)極幾何(Epipolar geometry)的相關(guān)原理來(lái)實(shí)現(xiàn)的。圖5中C1和C2是兩個(gè)相機(jī)中心，P點(diǎn)是真實(shí)空間中的一個(gè)點(diǎn)，pl和pr是P點(diǎn)在左右兩個(gè)相機(jī)上的投影，那么C1→pl就是由C1相機(jī)反向發(fā)出的光線。單憑左邊的相機(jī)無(wú)法知道P點(diǎn)位置到底在哪里，它可能存在于P1、P2、P3……但是一旦引入右邊的相機(jī)C2,C2同樣過(guò)像點(diǎn)發(fā)出一條光線，它們相交的位置就能確定P點(diǎn)的位置。在圖中P、C1、C2三點(diǎn)構(gòu)成的面就叫做兩個(gè)畫(huà)面的對(duì)極平面，它們分別與左右兩個(gè)像平面相交于pl→e1和pr→e2，分別記作“l(fā)”和“l(fā)′”,就是兩條對(duì)極線。C1和C2的連線叫做基線，它與兩個(gè)圖像平面的交點(diǎn)就是對(duì)極點(diǎn)。畫(huà)面中的所有對(duì)極線都會(huì)相交于各自的對(duì)極點(diǎn)，當(dāng)然基線也有可能不與圖像平面相交(對(duì)極點(diǎn)處于像平面之外)。從對(duì)極幾何可得知，對(duì)于左邊圖像上的任意一點(diǎn)x,在右邊圖像中都有一條與之對(duì)應(yīng)的對(duì)極線l′,并且右邊圖像上與之相對(duì)應(yīng)的像點(diǎn)x′也必定在該對(duì)極線上面。因此，存在一個(gè)從左圖像點(diǎn)x到右圖對(duì)極線l′的映射：

x→l′

(1)

而基礎(chǔ)矩陣(fundamental matrix)表示的也就是這種點(diǎn)到直線的映射關(guān)系?；A(chǔ)矩陣F有繁復(fù)的展開(kāi)推導(dǎo)過(guò)程，因?yàn)橐膊皇潜疚牡闹攸c(diǎn)，這里直接給出：

(pl)F pr = 0

(2)

從上面的原理公式和圖5 我們可以看出，處于同一個(gè)場(chǎng)景中的不同位置之上拍攝的畫(huà)面之間其實(shí)存在著某種關(guān)聯(lián)約束——對(duì)極約束，這種約束關(guān)系就是Matchmoving實(shí)現(xiàn)反求解算的核心依據(jù)，而這種約束的建立主要是基于采樣畫(huà)面中的特征點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)。并不是畫(huà)面中所有的特征點(diǎn)都可以被用于反求和解算，它們必須要滿足一些條件才能夠被軟件很好地識(shí)別并求出正確的結(jié)果。這需要我們?cè)谇捌谂臄z的時(shí)候?qū)Υ擞谐浞值臏?zhǔn)備措施。

3.2.1足夠的特征點(diǎn)數(shù)量

由剛才的公式知道了反求解算的本質(zhì)就是矩陣F的求解過(guò)程，可以對(duì)剛才的公式繼續(xù)推導(dǎo)演變?yōu)椋?/p>

(x′)K′R×SKx=0

(3)

其中K為相機(jī)的內(nèi)參矩陣，R為兩個(gè)機(jī)位間的旋轉(zhuǎn)矩陣，S為兩個(gè)機(jī)位之間位移向量的反對(duì)稱(chēng)矩陣，R和S 其實(shí)就構(gòu)成了需要求解的相機(jī)軌跡，x′與x是兩幅圖像上的任意一對(duì)點(diǎn)對(duì)。每一組點(diǎn)對(duì)的匹配提供了計(jì)算F系數(shù)的一個(gè)線性方程，而F的自由度為7，所以要解這個(gè)方程組至少需要7個(gè)點(diǎn)對(duì)，也就是至少要確保在每幀畫(huà)面中能夠至少找到7個(gè)特征點(diǎn)。這是最穩(wěn)妥的辦法，也有一些改進(jìn)的算法利用已知幀的位置去反推其它幀的位置，可能就不必在所有的幀都必須有7個(gè)點(diǎn)，但是往往由于成像質(zhì)量噪點(diǎn)等的影響，一般情況下還是會(huì)盡可能地在前期拍攝時(shí)保證每幀畫(huà)面可提取超過(guò)7個(gè)特征點(diǎn)。當(dāng)計(jì)算出了R和S,就可以利用三角測(cè)量法進(jìn)而計(jì)算出像點(diǎn)在空間中的真實(shí)位置P。

3.2.2 特征點(diǎn)要相對(duì)場(chǎng)景保持靜止

我們反求的是攝影機(jī)相對(duì)于場(chǎng)景的運(yùn)動(dòng)，運(yùn)動(dòng)都是相對(duì)的，一般將攝影機(jī)視作運(yùn)動(dòng)，拍攝場(chǎng)景視作靜止，那么選取的所有特征點(diǎn)之間都必須保持相對(duì)靜止或者說(shuō)是一個(gè)剛性的連接。這里著重要提出的是有一些點(diǎn)容易被忽視或者誤判為靜止的點(diǎn)，比如高光點(diǎn)、非鏡面反射點(diǎn)、前后景物遮擋交叉產(chǎn)生的點(diǎn)，這樣的點(diǎn)都會(huì)隨著相機(jī)拍攝角度的變化而產(chǎn)生相對(duì)于場(chǎng)景的運(yùn)動(dòng)。還有在棚內(nèi)拍攝的時(shí)候有一些戲需要用到風(fēng)機(jī)，而風(fēng)機(jī)會(huì)擾動(dòng)綠幕，這樣在綠幕上的點(diǎn)就不能夠再使用了，需要再另外添加一些剛性的點(diǎn)如圖6所示，這里可以添加一些標(biāo)記桿。

圖6 攝影棚中常見(jiàn)的風(fēng)扇以及標(biāo)記桿

3.2.3 與藍(lán)綠背景存在明顯的亮度或者色度上的反差

Matchmoving軟件具備一些自動(dòng)比對(duì)識(shí)別跟蹤的功能，從而極大地提高了跟蹤效率。這些功能主要通過(guò)畫(huà)面中亮度和色度的反差來(lái)進(jìn)行比對(duì)和識(shí)別，一般是以亮度的反差為優(yōu)先選取模式，因?yàn)楦櫡辞蟮乃夭耐ǔＪ谴砦募?，?jīng)過(guò)壓縮和采樣，色度一般都會(huì)有較大損失，而亮度的損失很小。所以我們?cè)谇捌诓贾锰卣鼽c(diǎn)的時(shí)候最好依據(jù)這一特性來(lái)進(jìn)行布置，如果背景是綠色，那么特征點(diǎn)就會(huì)使用比綠幕的亮度更高或者更低一些的綠色來(lái)標(biāo)記，這樣不僅容易識(shí)別跟蹤，還會(huì)節(jié)省摳像的工作量。

3.2.4 形態(tài)多樣化、邊緣銳利

這里也是基于自動(dòng)跟蹤的功能進(jìn)行前期優(yōu)化。如果我們的特征點(diǎn)都是非常相似的點(diǎn)，間距也比較近，那么在識(shí)別的時(shí)候軟件很有可能將鄰近的點(diǎn)識(shí)別為同一個(gè)點(diǎn)，這樣跟蹤會(huì)產(chǎn)生較大的偏差，會(huì)嚴(yán)重影響我們的解算結(jié)果。而邊緣銳利會(huì)使特征點(diǎn)點(diǎn)位更加容易辨別。如圖7如果是一個(gè)圓點(diǎn)，在較遠(yuǎn)的距離上可以很好地識(shí)別為一個(gè)點(diǎn)，但是一旦機(jī)位向前推進(jìn)或者變焦，特征點(diǎn)開(kāi)始變大成為了一個(gè)圓，識(shí)別中心就很可能會(huì)發(fā)生偏移，而銳利的邊緣就不太容易發(fā)生這種情況。

圖7 各種形態(tài)的標(biāo)記點(diǎn)

3.2.5 特征點(diǎn)在空間中的位置不能離合成位置太遠(yuǎn)

圖8 近處有無(wú)標(biāo)記點(diǎn)的跟蹤對(duì)比

有時(shí)在室外拍攝的時(shí)候，場(chǎng)地可能非?？諘?，前景較難提取有效的特征點(diǎn)，絕大部分特征點(diǎn)都處于很遠(yuǎn)處，但是需要在前景合成CG物體。那么此時(shí)僅僅通過(guò)遠(yuǎn)處的特征點(diǎn)進(jìn)行的解算結(jié)果用于近處的CG參考物體,很可能會(huì)發(fā)生抖動(dòng)、匹配不穩(wěn)定的問(wèn)題。如圖8所示，如果僅提取遠(yuǎn)處樹(shù)上的特征點(diǎn)用于解算，這些特征點(diǎn)反映在畫(huà)面上可能也就是幾個(gè)像素的直徑，但是它們?cè)谡鎸?shí)空間中的尺寸可能很大，達(dá)到幾十公分甚至幾米，中間還可能會(huì)有成像質(zhì)量如噪點(diǎn)等因素的影響，此時(shí)即便跟蹤發(fā)生了很大的偏差，人眼和軟件都不太容易察覺(jué)并進(jìn)行糾正，這顯然會(huì)影響跟蹤質(zhì)量。這時(shí)需要在合成位置的附近人為添加一些特征點(diǎn)來(lái)輔助解算。

3.2.6 有大小疏密間隔的分布以及有固定間距的分布

在棚內(nèi)拍攝時(shí)考慮到機(jī)位運(yùn)動(dòng)的隨機(jī)性，有時(shí)會(huì)遠(yuǎn)離綠幕，有時(shí)則貼得很近，那么在周邊布點(diǎn)時(shí)最好間或有兩到三種尺寸的標(biāo)記點(diǎn)(圖9)，這樣可以適應(yīng)機(jī)位的遠(yuǎn)近變化，當(dāng)機(jī)位推進(jìn)時(shí)使用小一些的點(diǎn)，機(jī)位拉遠(yuǎn)后則可以繼續(xù)跟蹤較大一些的點(diǎn)。如果我們將場(chǎng)景中的某些點(diǎn)進(jìn)行固定間距分布，那么相當(dāng)于已知了這些點(diǎn)的空間分布關(guān)系，也就是圖5中P點(diǎn)確切的值，根據(jù)之前的公式去推論，可以通過(guò)較少的點(diǎn)得到更準(zhǔn)確的相機(jī)軌跡以及場(chǎng)景空間尺寸。這種方法是排布標(biāo)記點(diǎn)的基本法則。

圖9 標(biāo)記點(diǎn)的大小以及疏密分布

3.3詳細(xì)的拍攝現(xiàn)場(chǎng)信息

一副圖像的生成除了與外部環(huán)境有關(guān)之外，更與攝影機(jī)本身的各種參數(shù)設(shè)置有著密不可分的關(guān)系，相機(jī)的內(nèi)參K可以描述攝影機(jī)的一些重要特性,它在之前的公式里也出現(xiàn)過(guò)。它主要包含四個(gè)部分: 內(nèi)參矩陣、畸變系數(shù)、運(yùn)動(dòng)模糊與噪點(diǎn)和準(zhǔn)確完整的現(xiàn)場(chǎng)空間信息。

(1)內(nèi)參矩陣

(4)

k就是內(nèi)參矩陣，正常情況下f=f為焦距大小，s一般都視作理想值為0，x、y為像素坐標(biāo)系下的主點(diǎn)坐標(biāo)，如果已知f和主點(diǎn)的值，那就已知了k的值，所以在前期拍攝現(xiàn)場(chǎng)，每個(gè)鏡頭都應(yīng)認(rèn)真記錄拍攝時(shí)的焦距以及感光元件大小(通常該值固定不變)。已知這兩個(gè)值就知道了真實(shí)的視場(chǎng)角大小，從而能幫助我們縮小解算的范圍，如果有變焦的操作還需要記錄下變焦的大致范圍以備后期參考，這和固定機(jī)位匹配情況完全一致。

(2)畸變系數(shù)

圖10 畸變的常見(jiàn)類(lèi)型

畸變是由攝影機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)、制作、裝配所引起的像點(diǎn)偏離其理想位置點(diǎn)的現(xiàn)象，畸變主要分為徑向畸變和切向畸變，我們用畸變系數(shù)來(lái)描述畸變的情況。電影鏡頭一般加工的精度都比較高，畸變系數(shù)較小并且一般都屬于徑向畸變。徑向畸變又分為桶形畸變和枕形畸變(圖10)，一般都可以直接提取畫(huà)面中的信息進(jìn)行矯正，但是為了更精準(zhǔn)地計(jì)算畸變的系數(shù)，一般會(huì)在前期拍攝的時(shí)候用一些特定的方法記錄畸變系數(shù)。方法就是提前將影片拍攝要用到的機(jī)身和鏡頭依次組合然后拍攝棋牌格圖案，并將圖案按照機(jī)身和鏡頭的編號(hào)逐一記錄，在后期Matchmoving人員可以準(zhǔn)確地通過(guò)相應(yīng)的畫(huà)面采樣計(jì)算畸變系數(shù)。另外有些時(shí)候由于創(chuàng)作的需要會(huì)使用變形鏡頭來(lái)拍攝，變形鏡頭也是利用鏡頭的光學(xué)特性對(duì)影像進(jìn)行了擠壓，我們?cè)谔幚磉@一類(lèi)素材時(shí)通常不直接使用棋盤(pán)格來(lái)校正，而是先得到鏡頭的變形系數(shù)，利用系數(shù)在反求軟件中將素材還原到正常的寬高比后再進(jìn)行畸變的校正。在還原時(shí)原則上要保持素材高度不變，只對(duì)寬度進(jìn)行拉伸，但是為了能盡可能保持畫(huà)面的銳度一般會(huì)反向操作。

(3)運(yùn)動(dòng)模糊與噪點(diǎn)

除了攝影機(jī)的內(nèi)部參數(shù)，成像時(shí)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)模糊和噪點(diǎn)也會(huì)直接對(duì)跟蹤質(zhì)量產(chǎn)生很大的影響。我們需要盡一切可能將這兩樣干擾降到最低，一些導(dǎo)演或攝影師有時(shí)會(huì)想要在實(shí)拍時(shí)故意制造這些干擾，他們將之視作效果，前期視效人員在這種時(shí)候必須要堅(jiān)定自己的立場(chǎng)并明確告訴他們這些效果在后期都非常容易實(shí)現(xiàn)，在前期還是必須盡量保持畫(huà)面的干凈清晰完整，盡可能地記錄場(chǎng)景原本信息。遇到噪點(diǎn)大的畫(huà)面盡量降低感光度，給更多的光，遇到運(yùn)動(dòng)模糊較大的情況就減小葉子板開(kāi)角或者增大電子快門(mén)速度同時(shí)可能也要給出更多的光。前期視效人員必須隨時(shí)和攝影師、燈光師等現(xiàn)場(chǎng)工作人員保持暢通無(wú)阻的聯(lián)系。

(4)準(zhǔn)確完整的現(xiàn)場(chǎng)空間信息

如果已知現(xiàn)場(chǎng)的空間信息，可以為后期的解算提供很大的幫助。之前我們采用的方式是測(cè)量記錄標(biāo)記點(diǎn)之間的距離，但是這種方法能夠記錄的信息比較有限，而經(jīng)常利用到的很多特征點(diǎn)都是在標(biāo)記點(diǎn)以外的點(diǎn)，這些點(diǎn)可以通過(guò)全站儀來(lái)進(jìn)行測(cè)量，并現(xiàn)場(chǎng)拍照為這些點(diǎn)做好編號(hào)。當(dāng)然最好的方法是將整個(gè)拍攝現(xiàn)場(chǎng)用激光掃描進(jìn)行掃描生成場(chǎng)景的點(diǎn)云，這和用全站儀測(cè)量得到的數(shù)據(jù)是同一種數(shù)據(jù)，只不過(guò)點(diǎn)的密度和數(shù)量要大得多，速度也更快，幾乎可以做到無(wú)死角記錄。如圖11在前期拍攝現(xiàn)場(chǎng)利用激光掃描儀得到的點(diǎn)云可以導(dǎo)入PFtrack并與畫(huà)面中對(duì)應(yīng)的二維特征點(diǎn)指定匹配從而完成反求解算，這樣得到的相機(jī)軌跡可以高度還原實(shí)拍現(xiàn)場(chǎng)的真實(shí)相機(jī)軌跡。當(dāng)然激光掃描的方式比較昂貴，我們也可以用圖像掃描的方式來(lái)完成現(xiàn)場(chǎng)點(diǎn)云的重建，但是精度會(huì)稍差。

圖11 PFtrack中導(dǎo)入從外部導(dǎo)入點(diǎn)云的跟蹤情況

4結(jié)語(yǔ)

Matchmoving的完整流程是需要覆蓋前后期的，有很多鏡頭如果在前期的工作沒(méi)有做充分會(huì)直接影響后期的工作效率和成敗，但是前期的工作又必須是在充分了解熟悉了Matchmoving的后期工作原理機(jī)制后予以展開(kāi)。在前期的每一個(gè)動(dòng)作和步驟都必須要思路清晰目的明確，問(wèn)題一旦明確，處置需要非常果斷，要盡可能地把問(wèn)題放在前期解決掉。?

注釋

①LDS全稱(chēng)為L(zhǎng)ens Data System，是ARRI專(zhuān)門(mén)針對(duì)前期鏡頭數(shù)據(jù)記錄開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)。

②yaw是偏航角，特指圍繞Y軸方向的旋轉(zhuǎn)，pitch是特指俯仰角。

③PFtrack是一款功能非常齊全也是比較主流的Matchmoving軟件。