3D立体电影“唐吉可德”后期特效制作教程(中)

四、镜头跟踪查看素材首先拿到素材后,不要急于下手进行跟踪,要分析镜头的运动及人物与镜头的关系。此镜头人物是从下向上行走,而镜头是下摇的。所以跟踪起来要排除人在跟踪范围内。分析完镜头后,开始着手跟踪。     

基于鱼眼镜头的运动目标跟踪

针对运动目标在普通镜头下跟踪视角小,以及在复杂背景下容易丢失的问题,提出了一种基于鱼眼镜头的改进Mean-shift算法。首先通过SIFT算法提取运动目标初始帧,利用卡尔曼滤波算法预测下一帧运动目标位置,进而采用改进的Mean-shift算法进行运动目标的跟踪。实验结果表明利用鱼眼镜头配合本文改进的Mean-shift算法具有良好的跟踪效果,与传统的跟踪方法相比具有大广角、实时性、鲁棒性、准确性等特点。     

你看到的并不是你知道的——浅谈虚拟系统跟踪与定位

本文主要介绍广电行业虚拟跟踪技术、用途广泛的机械跟踪技术与光学跟踪,以及近些年光学跟踪范畴中的新技术新设备,此外介绍了虚拟跟踪定位必不可少的镜头文件制作原理。     

用Mocha和AE结合完成跟踪和替换

本文介绍如何利用Mocha结合AE插件完成视频画面的跟踪和替换的方法。相比利用AE内置的跟踪功能,Mocha跟踪方便简单、成功率高,给影视、广告制作人员带来了极大的便利。     

用于目标跟踪的多光路成像技术

用于目标跟踪的传统成像系统瞬时视场小、且为实现大范围覆盖需要对目标空域进行扫描,为了能解决宽视场覆盖和高分辨率的问题,提出一种新的基于空间多路成像技术的可直接判定宽视场中目标位置的目标跟踪方案。该方案利用多镜头阵列组合设计一种多光路、共焦平面、宽视场凝视成像系统结构,这种结构要求分割的各子视场之间有特定的重叠编码关系,以便同时成像之后解算目标位置。针对一维镜头阵列组合的情况,研究分析了镜头阵列的空间位置关系、各子视场编解码原理以及在目标跟踪技术中的应用,并在此情况下对简单目标跟踪算法做了研究和仿真。结果表明该方法能很好地实现在大视场中对目标的跟踪。     

电视跟踪器镜头的光圈自动控制电路

光电装置在抗电磁干扰、目标探测与跟踪近程掠海飞行导弹方面所特有的长处,已成为当代舰载近程防御系统中一个不可忽视的部分。电视跟踪器是光电配置的一个重要组成部分,而电视镜头是跟踪器的前端,是产生电视图像的重要部件。重点介绍TR47型雷达电视跟踪镜头的光圈自动控制电路。     

电影级三维跟踪软件与3dsMax结合的实战应用

新版本的SYNTHEYES,将三维跟踪这一项技术提高到了业内登峰造极的水平,绝大部分高端三维跟踪工具都是独立于三维制作软件之外而单独存在的,因此要实现一个完整电影镜头的后期制作,这两者的结合非常重要,本文将以一个范例镜头来阐述这样的流程的具体实现方法。     

AVA红外跟踪系统

AVA红外跟踪系统拥有可驱动云台快速捕捉画面；镜头自动推拉至合适大小；跟踪平稳、流畅；稳定性好；画面智能切换，无需人工干预等市场上同类产品无以比拟的性能优势。     

PFTrack三维跟踪及其应用

PFTrack是The Pixel Farm研究开发的一款行业标准的三维跟踪软件,它拥有一些独特的功能,如Optical Flow Analysis(光流场分析),Object Solver(物体反求)和Geometry Track(几何物体跟踪)等等。三维跟踪不同于二维跟踪,After Effects或Mocha Pro中的跟踪一般都是基于平面的二维跟踪,视效艺术家常常利用计算出来的跟踪数据进行画面的替换和修补。PFTrack得到的是三维摄像机信息,它还原拍摄时摄像机的位置和运动轨迹,视效艺术家常常把反求出来的摄像机输出到三维软件中进行运动匹配和3D元素的替换或添加。PFTrack也可以把反求出来的摄像机信息输出到Nuke合成软件中,结合Nuke强大的三维空间合成功能从而产生高效惊人的视觉效果。本文将通过实例从PFTrack的Auto Track(自动跟踪)、User Track(手动跟踪)、Camera Track(摄像机反求)等几个方面详细说明基本流程和操作方法。     

日常节目制作中跟踪与稳定的应用

在节目制作中我们经常会遇到画面由于拍摄条件有限或摄像失误造成的画面抖动,而在后期的编辑中又没有可替代的镜头,这时我们通常会用到稳定功能,消除镜头的晃动,使画面保持稳定.而跟踪功能主要适用于特效的处理,跟随画面中的某个物体,附加或处理成特殊效果,跟踪和稳定是我们在影视后期经常要用到的特技,不同之处在于一个作用于画面本身,一个用于附加其它对象,但都会利用于跟踪所得到的运动轨迹.     

变焦镜头的调节与维护

现在演播室内摄像机所使用的镜头都是变焦距镜头。为了保证变焦距镜并没有正常工作，本文详细介绍了后焦距的调节、倍率镜以及超近摄镜的使用、中性滤色片的使用技巧和光圈跟踪的调节。     

网络视频监控系统动态目标跟踪与识别的实现

设计了一种基于DirectShow技术的网络视频监控系统.该系统能实现对多路远程IP摄像头的实时监控,还能够对监控视频中出现的异常情况进行重点跟踪与识别、镜头切换跟踪,使监控功能更加强大.     

国外高变焦比中波红外镜头的研究进展

与红外定焦镜头和红外两档变焦镜头相比,红外连续变焦镜头具有连续可变的视场,可对目标进行连续的跟踪,是未来红外成像技术的发展方向.随着光学冷加工、精密机械加工、镀膜技术等工艺水平的不断进步,以及现代科技的发展要求,红外变焦镜头向高变焦比方向发展,同时还须保持良好的成像和消热差性能.概述了国外各种高变焦比中波红外镜头的结构和设计方法,包括20高变焦比中波红外镜头、30高变焦比中波红外镜头、300高变焦比中波红外镜头,总结了一套高变焦比中波红外镜头设计经验,对国内高变焦比中波红外镜头的应用发展研究有借鉴价值.     

NUKE中的摄像机投影技术及其流程

摄影机投影技术或称贴图投影是影视后期合成中非常重要的一项技术。在Nuke提供的全三维合成空间中,通过Camera Tracker(摄像机反求)节点和Project3D(3D投影)节点可以快速地在具有复杂运动的画面中放置和替换图像。Project3D(3D投影)在6.3以后的版本中都能够通过面和对象检测阻塞并停止投影,它可以快速、简单地建立高品质、没有多余的投影。在本文中笔者将主要通过结合Nuke合成软件中的Lens Distortion(镜头畸变)技术、Camera Tracker(摄像机反求)技术和Model Builder(创建模型)技术,运用摄像机投影技术实现在运动镜头中图像元素的替换和添加。     

基于机电传感的虚拟课堂演播室系统的研究

作为虚拟课堂演播室系统的核心技术,摄像机定位与跟踪技术是目前研究的热点。针对图形识别方式的摄像机定位跟踪系统存在着数据处理时间长、视频延时量较大等缺点,提出虚拟课堂应采用机电传感方式实现摄像机的定位与跟踪。分析摄像机镜头校准的方法,给出了机电传感跟踪流程和精度依据,并对系统主机获取运动参数方式给出设计思路。该方案具有摄像机的定位跟踪几乎没有延迟、参数精确可靠等优势,是虚拟课堂演播室较为合适的定位跟踪方式。     

前视红外系统中复杂背景下典型地物目标跟踪

前视红外系统主要处理复杂地物背景下的典型地面目标, 如桥梁、机场跑道、大型建筑物等。跟踪地面背景较复杂的目标常用的是目标模板匹配的方法。而模板匹配相关跟踪的关键是对实时模板的更新及替换策略。针对前视目标跟踪问题, 采用模板相关匹配的方法搜索目标; 采用Kalman滤波的方法更新实时模板中的每个像素, 以达到更新实时模板的目的, 采用Kalman 滤波的方法校正跟踪结果坐标位置数据。为了减小运算量同时又不影响跟踪精度, 采取了隔若干帧更新一次模板及跟踪位置数据的策略。仿真实验证明, 跟踪效果较好。     

前视红外系统中复杂背景下典型地物目标跟踪

前视红外系统主要处理复杂地物背景下的典型地面目标,如桥梁、机场跑道、大型建筑物等。跟踪地面背景较复杂的目标常用的是目标模板匹配的方法。而模板匹配相关跟踪的关键是对实时模板的更新及替换策略。针对前视目标跟踪问题,采用模板相关匹配的方法搜索目标;采用Kalman滤波的方法更新实时模板中的每个像素．以迭到更新实时模板的目的．采用Kalman滤波的方法校正跟踪结果坐标位置数据。为了减小运算量同时又不影响跟踪精度．采取了隔若干帧更新一次模板及跟踪位置数据的策略。仿真实验证明,跟踪效果较好。     

全向凝视红外多目标处理系统

针对大视场红外多目标实时侦察和跟踪的急需,提出了一种基于红外鱼眼镜头的全向凝视型多目标跟踪和处理系统。采用红外鱼眼镜头和512 pixel×512 pixel硅化铂焦平面探测器组件实现对威胁目标的全空域包容和全时域实时侦测。设计双数字信号处理器系统的红外多目标处理系统硬件,实时进行多目标识别和跟踪算法的数据处理,给出了读出电路和逻辑框图。对某型机动目标进行了多目标的跟踪实验,采集到包含目标1、目标2的序列红外图像。两目标的理论运行轨迹和实际解算出的运行轨迹比较,验证了系统工作的有效性和多目标跟踪的实时性。     

虚拟演播室的定位与校准

本文主要介绍虚拟演播室的定位与校准的重要性，并从摄像机的定位及校准，摄像机镜头的校准，机电跟踪系统的校准和摄像机跟踪系统运动参数的获取四个方面介绍和阐述了虚拟演播室的定位与校准的方法。     

一种基于特征线条的虹膜跟踪实用方法

从分析眼部区域的特点和眼睛注视物体的状态入手,提出一种提取眼部特征的图像处理算法,进而提出一种虹膜特征线条定位和虹膜中心跟踪方法。考虑到实际应用时,用户头部姿态、头部距CCD镜头的距离、眼睛开合程度以及用户戴眼镜和不戴眼镜等不同变化情况,用提出的方法进行了实验研究。实验结果表明,提出的跟踪算法对这些变化情况有很好的适应性,虹膜跟踪的正确率保持在92％以上。