虚拟相机镜头景深效果模拟改进算法

    0 引言

    景深是相机镜头系统中成像的重要特征。特别是对于虚拟照相机实验平台，实时模拟和体现出镜头的景深效果是虚拟照相机实验平台开发的一个难点和重点，虽然在传统计算中利用模糊圈决定的模糊因子与相应的像素进行模糊模拟取得了一定的仿真效果，但是真实程度还不够，本文将通过更加接近真实效果的改进算法获得更好的景深模糊效果。

    1 景深( DOF depth of field)

    一般来说只有聚焦处的被摄体才能在焦点平面上成像清晰，随着物体距离聚焦位置的变大在聚焦平面上成像的模糊程度超越某一个范围，我们就认为这个成像不清晰。这个临界模糊的圆形称为弥散圆。图 1如图 1，在镜头聚焦位置前后各有一个容许模糊圈，这两个模糊圈之间的距离就称为焦深，景物的远点和近点之间距离为景深。在景深模拟算法中，后处理滤波处理的代表是 Michael Potmesil［1］，他是最早描述 DOF 算法的学者。应用针孔相机模型成像后，根据所保存的每个象素点的 z 通道信息值，结合透镜焦距、光圈参得到一个模糊因子，最后每个像素的最终值由覆盖它的所有模糊圈的加权平均值确定。周强［2］等人采用了均值滤波得到模糊图像，采用模糊图像和清晰图像融合方式，实时地模拟了景深效果。黄蓝枭［3］等人采用了在求解中深度信息作为模糊参考，把位于前景中的像素从模糊计算中过滤掉，但是这些 DOF 算法中没有考虑高光像素在模糊计算中的特殊性质，得到的效果还是不够真实。

    2 真实的镜头 DOF 模糊效果模拟算法分析

    观察真实相机镜头浅景深的模糊效果可以看到，这种模糊不仅是简单的滤波计算，尤其是高光部分会有某种程度四周扩散的效果，而且这种扩散的模糊形状与相机的光圈形状有关。我们将用几个步骤来获得更加真实的景深模糊模拟，( 1) 采用镜头成像原理推导出镜头 DOF 模糊因子 Q。( 2) 建立摄像机镜头模糊扩散形状模型，计算扩散算子。( 3) 利用扩散算子计算扩散像素值，依据模糊因子，从最大值到最小值像素顺序计算扩散像素，依据叠加算法，将扩散像素与图像混合。( 4) 利用带有 DOF 模糊因子 Q 的混合计算公式混合模糊和清晰图像获得具有镜头真实模糊效果的景深模糊图像。

    3 真实镜头景深效果模拟算法

    3． 1 模糊因子 Q 计算

    如图 1，δ 模糊圈直径、f 为镜头焦距、A 为镜头的光圈值、L 为对焦距离 ΔL1/ f2+ AδL 、ΔL2=2/ f2－ AδL ，那么有任何拍摄位置 X，X ＜ L 就有( L-X) = AδL2/ f2+ AδL，X，X ＞ L 就有( X － L) = AδL2/ f2-AδL，这样容易得出当 X ＜ L 有 δ = △L1f2/ ( AL2-△L1AL) 其中△L1= L － X，当( X ＞ L) 有 δ = △L2f2/ ( AL2+△L2AL) 其中△L2= X － L ，将 δ 归一化处理就得到模糊因子 Q