虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)與計(jì)算機(jī)圖形學(xué)(編輯修改稿)
2024-11-30 08:11 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 走出了實(shí)驗(yàn)室，進(jìn)入實(shí)用領(lǐng)域。在下一節(jié)介紹的方法 中，以及第四章討論的繪制方法中，都將闡述有關(guān)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)。 繪制流水線(xiàn)的比較 盡管基于圖象的與基于幾何的方法有顯著的不同，但是這些不同主要體現(xiàn)在場(chǎng)景的表示上。如果仔細(xì)比較其繪制過(guò)程，就能發(fā)現(xiàn)它們?cè)诶L制處理環(huán)節(jié)上有奇妙的相似之處，其原因主要?dú)w結(jié)于它們的結(jié)果都是對(duì)成像過(guò)程的模擬。 基于幾何的圖形系統(tǒng)沒(méi)有單一的繪制模式?？偟膩?lái)看可以分為兩類(lèi)：基元驅(qū)動(dòng)(primitive driven)的或顯示驅(qū)動(dòng) (display driven)的 [McMillan97]。前者計(jì)算場(chǎng)景中每一元素對(duì)最終圖象的貢獻(xiàn)，后 者則對(duì)輸出圖象的每一樣本點(diǎn)搜索場(chǎng)景中那些決定該樣本值的場(chǎng)景元素。圖 是標(biāo)準(zhǔn)的圖形繪制流水線(xiàn) [Foley96]，它是基元驅(qū)動(dòng)的。場(chǎng)景中的元素首先被分成小平面面片；這些面片接著從幾何基元所在的標(biāo)準(zhǔn)模型坐標(biāo)系變換到理想的場(chǎng)景位置；然后根據(jù)光源和視點(diǎn)決定每個(gè)面片的顏色；如果面片的某部分落在觀察的視域范圍之內(nèi)，則將面片相應(yīng)頂點(diǎn)的三維坐標(biāo)投影到視平面上；最后的圖象是通過(guò)在整數(shù)網(wǎng)格上取樣面片的內(nèi)部點(diǎn)而得到的?？偟膩?lái)看，這一流水線(xiàn)分為兩個(gè)階段：前一階段處理幾何基元，主要是一些三維變換，將規(guī)范的幾何模型變換到理想位置；后 一階段是在圖象空間中的量化操作，將以三維頂點(diǎn)坐標(biāo)表示的幾何轉(zhuǎn)換成圖象空間中二維點(diǎn)的采樣。 圖 基于幾何的繪制流水線(xiàn) 圖 是一種基于圖象的繪制流水線(xiàn)。第一階段同樣是變換階段。只是這里的變換是指圖象變換（ image warping），“基元”是參考圖象 (reference images)中的采樣點(diǎn)。圖象變換是在二維齊次空間內(nèi)完成的，它把參考圖象中的樣點(diǎn)變換到理想的（合成圖象所在的）平面坐標(biāo)系。然后以生成圖象大小為窗口進(jìn)行裁剪，并且將齊次坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為圖象坐標(biāo)（這相當(dāng)于幾何繪制中的 投影）。基于圖象繪制的模型變換 視域變換 投影 裁剪 透視劃分 光柵化設(shè)置 掃描轉(zhuǎn)換 第一章 引 言 9 最后階段是重構(gòu) (reconstructure)和重采樣 (resampling)過(guò)程，與標(biāo)準(zhǔn)圖形流水線(xiàn)中的光柵化（ rasterization）處理相對(duì)應(yīng)。第四章將會(huì)詳細(xì)介紹繪制流程里每一環(huán)節(jié)的具體實(shí)現(xiàn)。 圖 基于圖象的繪制流水線(xiàn) 至于顯示驅(qū)動(dòng)的方法，主要的例子就是光線(xiàn)跟蹤 [Appel67][Whitted80]。它采用反向跟蹤的方法尋找?guī)缀螆?chǎng)景中對(duì)當(dāng)前象素有貢獻(xiàn)的幾何。 McMillan 曾介紹了一種與光線(xiàn)跟蹤算法結(jié)構(gòu)很相似的基于圖象的繪制方法 [McMillan97]。 在這節(jié)里，我們對(duì)基于幾何的和基于圖象的兩種 VR 實(shí)現(xiàn)機(jī)制進(jìn)行了分析和比較，它們各有不可替代的特點(diǎn)。 IBMR 方法從應(yīng)用要求和目的上考慮更適合 VR 技術(shù)，但也很難預(yù)測(cè)它將會(huì)在多大的程度上代替?zhèn)鹘y(tǒng)的幾何方法。而且，鑒于二者在繪制處理上的相似之處，促使我們進(jìn)一步地去思考它們的結(jié)合，我們將在第五章提出一種幾何與圖象混合的模型機(jī)制。同時(shí)作為論文研究的重點(diǎn)，我們將在以下的章節(jié)里詳細(xì)討論基于圖象的建模和繪制方法。 IBMR 的基本方法 基于圖象技術(shù)的最早嘗試要算電影映象系統(tǒng) (moviemap system) [Lippman80]，它把幾千幅圖象存儲(chǔ)在可交互的視頻光盤(pán)上，這些圖象可以根據(jù)視點(diǎn)的變換隨機(jī)地顯示，但是 moviemap 不能合成新的圖象。 IBMR 作為一種場(chǎng)景表示和繪制的新方法還是近幾年的事。由于它在繪制速度和真實(shí)感上的明顯優(yōu)勢(shì)，吸引了大批業(yè)內(nèi)人士的關(guān)注。目前已有很多文章和成果發(fā)表，提出并討論了多種的實(shí)現(xiàn)方法?？偨Y(jié)這些方法，可以粗略地把 IBMR 方法圖象變換 裁剪 透視正規(guī)化 重構(gòu)核 重采樣 浙江大學(xué)博士論文 10 按表示模式與視圖合成方法的不同歸納為以下幾類(lèi) [Xu98]： ? 基于立體視覺(jué)的方法 ? 基于視圖插值的方法 ? 基于圖象拼合和分層的方法 ? 基于全視函數(shù)的 方法 在介紹這些 IBMR 方法之前，首先約定一下有關(guān)的概念。將已知的、輸入圖象的有限分辨率集合稱(chēng)為參考圖象（ reference image）。新合成的在不同視點(diǎn)上的圖象稱(chēng)為理想圖象（ desired image）或合成視圖 (synthesis view)，也簡(jiǎn)稱(chēng)新視圖。另外，將 IBMR 所能擬合的相機(jī) /視點(diǎn)運(yùn)動(dòng)方式分為相機(jī)旋轉(zhuǎn)（位置不變，方向改變）、對(duì)象旋轉(zhuǎn)（方向不變，位置繞對(duì)象改變）、相機(jī)移動(dòng)（位置和方向都在變化）及縮放（改變焦距）等 [Chen95]。 基于立體視覺(jué)的方法 圖 基于立體和變形的視圖合成 基于立體視覺(jué)的視圖合成方 法主要利用立體視覺(jué) (stereo vision)技術(shù)從已知的參考圖象中合成相對(duì)于新視點(diǎn)的理想圖象。其關(guān)鍵問(wèn)題是找出每對(duì)已知圖象之間的對(duì)應(yīng)映射 ( correspondence map)，即解決立體匹配（ stereo matching）問(wèn)題。由對(duì)應(yīng)關(guān)系可導(dǎo)出偏差映射 (disparity map)，并能進(jìn)一步估計(jì)出場(chǎng)景中可見(jiàn)點(diǎn)的深度信息。利用深度信息可以對(duì)已有的圖象進(jìn)行變換 (warping)來(lái)合成新視點(diǎn)的圖象。也就是說(shuō)，通過(guò)對(duì)應(yīng)關(guān)系建立了一個(gè)基于圖象的場(chǎng)景表示。如圖 所示。這種方法將場(chǎng)景視圖及其對(duì)應(yīng)關(guān)系組成一 個(gè)圖結(jié)構(gòu)，圖中灰色攝象機(jī)代表不同物理位置的立體對(duì)應(yīng)圖象變換第一章 引 言 11 參考圖象，黑色攝象機(jī)代表合成視圖，雙向邊表示鄰接視圖間的立體對(duì)應(yīng)關(guān)系，單向邊表示對(duì)參考圖象所做的變換。 Leveau 和 Fangeras 描 述了 一種從 弱校正 圖象 中構(gòu)造 新圖象 的方法[Laveau94]。他們利用了計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的許多新成果，例如用一特殊的投影幾何結(jié)構(gòu) —— 極幾何 (epipolar geometory)來(lái)約束一幅參考圖象的重投影；用基本矩陣(fundamental matrix)來(lái)描述兩幅參考圖象間對(duì)應(yīng)的 幾何關(guān)系，等等。其方法證明了新的視圖可以由兩幅參考圖象合成，而完全不需要三維幾何信息。但該方法要靠人工選擇四對(duì)對(duì)應(yīng)點(diǎn)，而且不一定能反映明確的（無(wú)二義的）歐幾里德環(huán)境。 McMillan 和 Bishop 的 PlenOptic Modeling 系統(tǒng) [McMillan95]是一個(gè)基于柱面全景圖象 (panoramic image)的系統(tǒng)。他們利用極約束 (epipolar constraint)關(guān)系在柱面上的變化計(jì)算出相鄰兩個(gè)柱面全景圖的偏差映射，然后依據(jù)該偏差變換已知的柱面全景，從而得到新視點(diǎn)的理想柱面全景圖。另外，也 可以采用多基準(zhǔn)線(xiàn) (multiple baseline)的立體算法 [Fuch94, Kanada95]。在這種方法中，真實(shí)圖象先被映射到多邊形網(wǎng)格化了的深度圖上，然后新視圖可用標(biāo)準(zhǔn)圖形學(xué)中的紋理映射方法生成。 還有一類(lèi)基于立體視覺(jué)的方法稱(chēng)為模型與圖象混合的方法 [Kang96, Koch95]。這些方法利用視覺(jué)技術(shù)（如 stereo from motion）從很多參考圖象對(duì)中抽取立體信息，并恢復(fù)出 3D 場(chǎng)景的幾何結(jié)構(gòu)。 Debevec
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