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▎艺术考研理论知识点狂背系列——传媒影视类专业

★知识点(3):大景深镜头
大景深镜头又被称为“全景焦点镜头”或“深焦镜头”,它由远及近地呈现被摄景物,使它们在画面中表现为全部清晰的影像。为扩大前后景的纵深清晰度,常用短焦距镜头结合其他条件产生大景深效果。
大景深镜头是全景镜头的一种形式,画面由一系列的景别组成,即含不同景别人物的镜头。 这种技术可以同时捕捉由近及远的不同人物,一个画面中包含特写、中景、全景,能够很好的表现空间的连续性和人物,一个画面中有对观众理解的开放性,观众可以在画面中选择自己关注的内容,符合人们对生活中看到的客观世界的感受。若想拍出大景深效果,除了要运用短焦镜头加强空间深度的呈现外,还要求不同景深物体的照明条件通透。最著名的例子便是电影《公民凯恩》中小凯恩在外玩耍,一家在房间讨论凯恩去处的镜头。
大景深镜头在众多电影中被使用,已经成为视听语言不可或缺的要素之一,熟练使用大景深镜头,可以帮助导演更好的表达画面内容。#南艺考研# https://t.cn/RJws6am

3D深度视觉技术简介

创:paintonscreen屏幕漆

早在 2009 年,微软便推出了Kinect,将 3D 深度摄像头规模性应用到消费电子产品上(X360)。Kinect 使用一种名为光编码(Light coding)的技术,与传统结构光方法不同的是,它的红外光源抛射的不是一幅周期性变化的二维图像编码,而是一个具有三维纵深的“体编码”,这种光源叫做激光散斑(laser speckle),是当红外激光照射到物体后形成的随机衍射斑点。

但一直到去年,苹果推出 iPhone X,才有了 3D 摄像头在智能手机上的应用;随着手机面部解锁技术运用在越来越多的手机上,“3D结构光”想必大家也是逐渐不断地停到的新名词。在这里简短的为大家介绍一下几种“3D结构光”技术。

有人可能会简单地认为通过普通的前置双摄像头就会获取面部的3D信息,毕竟有1个摄像头具有测量景深功能,类似于人体的双目成像原理,这种想法只能说有一半的正确。该技术对于环境的光线要求较高,过亮或过暗的光线都会造成识别上的困难。

然而手机的使用场景极其复杂,我们经常在正午的阳光下或者关灯后漆黑的屋子中解锁,这种条件苛刻的环境下双目成像技术就会失效。所以,双目成像技术并不适用于手机(不排除一些廉价的手机也支持面部识别解锁)。

(红外)3D结构光

以苹果iPhone X为代表采用的是红外结构光方式,iPhone X 前置 3D 摄像头模组配有 Dot Projecter (点投射器)和 Infrared Camera(红外线相机)。

首先我们来看3D结构光的整个系统构成原理,包含了结构光投影设备、摄像机、图像采集和处理系统。其过程就是投影设备发射光线到被测物体上,摄像机拍摄在被测物体上形成的三维光图形,拍摄图像经采集处理系统处理后获得被测物体表面数据。在这个系统中,当相机和投影设备相对位置一定时,投射在被测物体上的光线畸变程度取决于物体表面的深度,所以在拍摄图像中可以得到一张拥有深度的光线图像。

而3D结构光是获取面部立体信息的最佳方案之一。其工作原理类似于绘制海底地形图的声呐系统,通过反射信息来确定深度。3D结构光则是通过人脸表现反射光线来确定深度信息的。

  3D结构光模式包含点、线、面的模式,是指投射的光线类型。一般来说,由多条垂直双向的线组成的网络结构最常用,因为这种模式不需要扫描就可以实现三维的轮廓测量,而且速度快。用在手机上的3D结构光则是由多个点组成的光线系统,选择红外线可以避免解锁被光线射一脸的尴尬。

点云深度摄像头构造

与 iPhone X 直接将 3D 深度摄像系统集成到了手机头部不同,华为荣耀V10 的 3D 面部识别功能需要依靠一款名为 Jupiter X的配件——华为称之为“云深度摄像头”点的辅助,这是一款号称是全球首款「散斑结构光」手机配件。

其点阵发射器可以发射出 30 万的散板点阵(据说是 iPhoneX 的 10 倍),可以支持 3D 人脸建模和 3D 人脸识别。在 400ms 内即可完成 3D 人脸识别,3D 建模只需 10 秒,建模精度可以达到亚毫米级。

由于这款点云深度摄像头的存在,使得荣耀 V10 可以体验类似 iPhone X Animoji 一样的 3D 面部表情。同时,点云深度摄像头还可支持 3D 小物体建模。

TOF技术

而以目前全面屏屏幕比最大的OPPO Find X,其升降模块除了螺旋上升结构外,搭载的OPPO FaceKey 3D结构光技术也是该款手机的重中之重。

TOF的全称是Time Of Flight,翻译成中文为“飞行时间测距法”,其原理是通过不停的给被测物体发送光脉冲信号,再根据光线从被测物体反射的时间差来测量物体的距离信息。

TOF技术与结构光技术类似,都是通过光线进行物体的识别;不过TOF 系统更像是一种光雷达系统,可从发射极向对象发射光脉冲,接收器则可通过计算光脉冲从发射器到对象,再以像素格式返回到接收器的运行时间来确定被测量对象的距离。可以简单的理解为,结构光技术发射出的是一簇簇的光线,TOF技术发射的是一整面光线,这也就避免了结构光技术距离过远不能识别物体的缺点。

在硬件方面,TOF技术的传感器比结构光更小,也带来了更低的功耗和更快的反应速度。

结构光技术的最佳工作距离为0.2-1.2m,而TOF技术最佳工作距离为0.4m-5m,因此TOF技术用在后置摄像头上效果更佳。

说到这里有人肯定要觉得既然TOF技术更适合后置摄像头,那是不是仅仅作为面部解锁有点大材小用了?要知道在即将到来的5G网络,由于网络传输速度极大的提升,实时进行AR/VR无线传输变为可能(3D虚拟影像通话)。因此通过TOF技术,可以跳出了手机的二维画面,进行三维的操作,通过手机与真实的物体完成互动。据称,除了保留前置 3D TrueDepth 摄像头,苹果还将在2019 年为 iPhone 配备后置采用 TOF 技术的 3D 传感器,用于提升 AR 体验。

TOF技术更像一个隐藏的黑科技,一旦5G网络铺开,它的优势会迅速展示出来。

发展

双目成像

3D结构光

TOF

原理

双摄像头

投影条纹斑点编码

红外光反射时间差

弱光环境



良好(受光源影响)

良好(不受外界光源影响)

强光环境

良好



一般

深度精确度



一般



分辨率

良好

一般



响应时间

一般





识别距离

与双摄像头距离有关

短(5米以内)

一般(10米以内)

软件要求



一般

一般

成本





一般

功耗



一般



缺点

低光环境差

易受光源影响

平面分辨率差

 

从Kinect的诞生到“3D摄像头”搬到手机上,中间足足等待了8年之久,可想而知解决了很多技术难题才实现的这一功能。

从技术上讲,3D 摄像头模组首先要小型化,RGB 模组相对比较容易,而激光投影模组,红外投影模组和主芯片这三个核心部件则是最大的困难。

随着半导体技术的密度提升,才使得微型红外激光发射器可以做得很小,以 iPhone X 为例,在不到 25 平方毫米的空间集成了 3 万多个红外激光投射点(小米则采用了编码方式,在面部呈现几何的编码图形。)。

传统的红外摄像头基本不能感应到940nm 波长的红外线,为了避免阳光中红外分量的影响,iPhone X 采用了与之等波长的 940nm 红外线。苹果公司是通过收购了一家具有QuantumFilm (量子薄膜)的技术 的公司InVisage才实现让红外摄像器感应范围大大提升的功能。

然后是手机运算(AI)能力的提升。3D 深度成像除了器件本身以外,实时运算中资源消耗非常大。在此前的XBox 360上采用了 8 核处理器,12组 GPU 运算单元,768 个流处理器,8G 内存空间的硬件配置才具备实现该功能的计算力。而目前我们所知采用3D深度摄像头(非简单的双摄)进行生物识别的手机都采用的是顶级处理器(苹果的A11、高通的骁龙845、华为的麒麟970等)。

【#金泰梨[超话]#×#李秉宪[超话]#】[微风]

#阳光先生[超话]#[太阳]

再来多角度欣赏一下这个hug,虽然大家发了很多,但我有很多干货要跟大家分享一下。[心]

图二的构图要拿出来夸一下。此图为深焦镜头所摄,我们可以同时看到前景中景和背景,所以影像非常的有纵深感。男女主角正好被前景中的门框框在正中间,远远地看上去像挂在墙上的老照片,非常有感觉。[爱你]

另外图二的打光方法我也很喜欢,前景的主光源是画面靠左上方的蜡烛,因此影像呈现出了红中泛黄的自然色调,让人感觉非常的温暖浪漫。[鲜花]

ps∶建议大家截图卖安利的时尽量不要调色或裁剪,如果对截图进行调色或裁剪,这样会很容易破坏导演通过影像所传达的信息与情感!


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