摄像机图像序列的全景图拼接_百度文库
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第11章 自动车辆驾驶系统
导读：供车辆需要的方位信息及障碍物信息，因此该种导航方式在智能车辆的研究中基本已经被抛弃，交通信号、交通标志、道路标识等均可以看作是环境对驾驶员的视觉通讯语言，一个真正具有应用价值的智能车辆系统必须具备实时性、鲁棒性、实用性这三方面技术特点，实时性是指系统的数据处理必须与车辆的高速行驶同步进行，鲁棒性是指智能车辆对不同的道路环境，实用性是指要求智能车辆在体积与成本等方面能够为普通汽车用户所接受，视觉
供车辆需要的方位信息及障碍物信息，因此该种导航方式在智能车辆的研究中基本已经被抛弃。
在美国和日本，20世纪90年代中期的时候，提出在道路中间铺设磁块的方式来进行导航，美国及日本还分别在1996年和1997年在公路上做过实验。但此种方案的造价过于高昂，缺乏推广应用价值。
事实上，当驾车时，我们所接收的信息几乎全部来自于视觉。交通信号、交通标志、道路标识等均可以看作是环境对驾驶员的视觉通讯语言。很显然，人们自然考虑到应用计算机视觉来解释这些环境语言。
一个真正具有应用价值的智能车辆系统必须具备实时性、鲁棒性、实用性这三方面技术特点。实时性是指系统的数据处理必须与车辆的高速行驶同步进行；鲁棒性是指智能车辆对不同的道路环境，如高速公路、市区标准公路、普通公路等，复杂的路面环境，如路面及车道线的宽度、颜色、纹理、动态随机障碍与车流等，以及变化的气候条件，如日照及景物阴影、黄昏与夜晚、阴天与雨雪等均具有良好的适应性；实用性是指要求智能车辆在体积与成本等方面能够为普通汽车用户所接受。
视觉系统在智能车辆研究中主要起到环境探测和辨识的作用。与其他传感器相比，机器视觉具有检测信息量大、能够遥测等优点。缺点是复杂环境下，要将探测的目标与背景提取出来，所需的图像计算量很大，单纯以当前的硬件条件出发解决，容易导致系统实时性较差。这可以通过一些特殊图像处理方式来解决，如使用Hough变换从图像中提取直线形式的道路边界，与车辆内部存储的电子地图相结合，采用合适的路径曲率预测算法，可以大大提高车辆行驶道路标线的识别速度及鲁棒性；也可将环境图像分解为多种类型，然后针对不同的类型采用不同的环境表示方法和导航方式，从而避免无用信息的运算；由于通过单帧图像信息来判断障碍物的距离和速度是很不准确的，因此在实际应用中，可使用多个摄像机，或者是利用高速摄像机的多幅连续图像序列来计算目标的距离和速度，还可根据一个摄像机的连续画面来计算车辆与目标的相对位移，并用自适应滤波对测量数据进行处理，以减小环境的不稳定性造成的测量误差。
总之，将计算机图像信息与其他背景知识及其他传感器相结合，能快速提取复杂环境中的有用信息，进而产生合理的行为规划与决策。在行车道路检测、车辆跟随、障碍物检测等方面，机器视觉都起着非常重要的作用，是智能车辆研究中最重要的一种传感器。
（2）传感器数据融合
一个智能车辆系统正确、可靠运行的前提是通过各种传感器准确地捕捉环境信息然后加以分析处理。因此，研究如何将通过传感器得到的信息加以有效处理、分析，并准确无误地了解环境的技术是重要的。然而迄今为止，没有任何一种传感器能保证在任何时刻提供完全可靠的信息，但采用多传感器融合技术，即将多个传感器采集的信息进行
合成，形成对环境特征的综合描述的方法，能够充分利用多传感器数据间的冗余和互补特性，获得我们需要的、充分的信息。
目前，在智能车辆领域，除视觉传感外，常用的还有雷达、激光、GPS等传感器。 雷达系统可以得到计算机视觉技术比较难以解决的检测对象的距离信息，能准确发现车辆行驶环境中存在的物体。此外雷达传感不受雨、雪、雾等自然条件的影响，在恶劣环境条件下具有独特的优势。
激光系统可以得到车辆的瞬时车辆速度信息及精确的车辆与前方车辆的距离信息，被广泛地应用于避障、超车、防碰撞系统中。
德国大众公司研究的智能车辆系统，是一个典型的数据融合系统。将雷达、计算机视觉、激光扫描器等传感器集中到一个系统中，利用传感器之间数据的互补及冗余得到可靠稳定的车辆所需要的信息。
（3）控制理论尤其是智能控制在智能车辆上的应用
为实现智能车辆对路径的稳定跟踪，性能优良的控制器是智能车辆必不可少的部分，所以控制理论在智能车辆上的应用是十分重要的。
智能控制代表着自动控制的最新发展阶段，也是应用计算机模拟人类智能，实现人类脑力劳动和体力劳动自动化的一个重要领域。智能控制是一门新兴学科，人们目前认为其包括递阶控制系统、专家控制系统、模糊控制系统、神经控制系统、学习控制系统五个方面。
总体来讲，智能控制具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程，也往往是那些含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的非数字过程，并以知识进行推理，以启发来引导求解过程等特点，其本质与智能车辆的本质相一致，故在智能车辆上取得了广泛的应用。目前美国及日本已经有应用专家控制系统知识建立的车辆辅助驾驶器产品，该种产品能够提供合理的驾驶策略，如是否可超车、换道等；给出环境危险性警告，如前后车的安全距离等信息；监督驾驶员的精神状态，如驾驶员是否困倦等。
模糊逻辑控制和专家控制在一点上是相同的，即两者都想要建立人类经验和决策行为模型，但模糊逻辑控制的模型大多数基于规则系统，源于控制工程而不是人工智能，是由模糊逻辑控制的设计者构造的。以上特点非常符合人类驾驶的特点，许多研究者往往根据某一特定的研究对象，按传统的控制工程理论设计车辆驾驶控制器，然后按照一定规则形成模糊控制驾驶控制器，推广到一类车辆控制中。
神经网络因其本质上的并行机制，有较强的信息融合能力和系统容错功能，所以被广泛地应用于车辆控制器实现、车辆模型辨识、优化控制及故障诊断、容错控制、车辆行驶环境数据处理等方面。
由以上阐述可见，真正的人类意义上的智能车辆只有在计算机技术和智能控制技术
充分发展的基础上才能成为可能，这是世界各地智能车辆研究者们的共识及努力方向。
2、自动驾驶系统的关键技术
（1） 传感器技术
自动车辆控制系统主要是通过高科技传感器及通信来获取车辆及车辆外部的信息。目前在探测中远距离障碍物的传感器中，激光雷达和无线电探测与测距正在处于开发阶段，图像处理识别技术目前也正处于研究开发阶段。超声波传感器作为接近传感器也已投入使用。
（2） 通信技术
车辆控制系统中涉及的通信技术主要是传感器与执行元件、车辆与道路、车辆与车辆之间的通信技术，主要是有线和无线通信，其目的是实现准确地传输图像、数据、语音等各种信息。
（3） 决策控制技术
主要是利用车载计算机作为决策和控制中心，对由各种传感器收集来的信息加以综合利用，通过计算机的分析处理作出最佳控制执行方案，并通过车辆上的各种控制系统自动控制车辆的行为。
（4） 信息显示提供技术
此项技术主要是利用LED等显示设备及发生装置，作为文字、图像显示、状态指示及声音提示的工具，为驾驶员提供完善的信息，协助驾驶员的驾驶行为。
（5） 驾驶状态监控技术
利用各种监控技术对汽车的行驶状态及工作状态（如轮胎压力、气温、轴速、轴温等）进行监控，并且对驾驶员的状态进行监控（是否酗酒、瞌睡、疲劳等等），从而为计算机决策提供必要的信息。
（6） 气象及大气污染检测技术
利用温度、湿度、风力、雾检测器等设备为驾驶员提供目前的天气状况、废气排放情形等信息。
11.4 自动车辆驾驶的研究方向
当今社会，一方面，随着城市化的进展及汽车的普及，交通环境日趋恶劣，交通拥挤加剧，交通事故频发，交通问题已经成为全球范围令人困扰的严重问题；另一方面，20世纪90年代以来，计算机、电子、图像处理等技术飞速发展。在这种背景下，将各种先进技术运用到汽车工程中，减少交通事故，提高运输效率，减轻驾驶员劳动负荷的思想就应运而生，从而产生了智能车辆系统（Intelligent Vehicle System，IVS）。智能车辆系统，因其从轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot，WMR)的研究中吸取了大量的营养，所以，也有许多研究者将智能车辆与轮式移动机器人等同。
从最近几次关于智能车辆的会议论文情况来看，目前智能车辆的研究方向主要有以下几个方面：
1、 驾驶员行为分析（Driver Behavior Analysis）
主要研究驾驶员的行为方式、精神状态与车辆行驶之间的内在联系，目的是建立各种辅助驾驶模型，为智能车辆安全辅助驾驶或自动驾驶提供必要的数据，如对驾驶员面部表情的归类分析能够判定驾驶员是否处于疲劳状态、是否困倦瞌睡等；
2、 环境感知（Environmental Perception）
主要是运用传感器融合等技术，来获得车辆行驶环境的有用信息，如车流信息、车道状况信息、周边车辆的速度信息、行车标志信息等；
3、 极端情况下的自主驾驶（Autonomous Driving on Extreme courses）
主要研究在某些极端情况下，如驾驶员的反应极限、车辆失控等情况下的车辆自主驾驶；
4、 规范环境下的自主导航（Autonomous Navigation on Nomal
environment）
主要研究在某些规范条件下，如有人为设置的路标或道路环境条件较好，智能车辆根据环境感知所获得的环境数据，结合车辆的控制模型，在无人干预下，自主地完成车辆的驾驶行为。
5、 车辆运动控制系统（Vehicle Motion Control Systems）
研究车辆控制的运动学、动力学建模、车体控制等问题；
6、 主动安全系统（Active Safety Systems）
和被动安全相对比，主动安全系统主要是以防为主，如研究各种情况下的避障、防撞安全保障系统等；
7、 交通监控、车辆导航及协作（Traffic Monitoring, Vehicle Navigation, and coordination）
主要研究交通流诱导等问题；
8、 车辆交互通信（Inter-Vehicle Communications）
研究车辆之间有效的信息交流，主要是各种车辆间的无线通信问题；
9、 军事应用（Military Applications）
研究智能车辆系统在军事上的应用；
10、 系统结构（System Architectures）
研究智能车辆系统的结构组织问题；
11、 先进的安全车辆（Advanced Safety Vehicles）
研究更安全、具有更高智能化特征的车辆系统。
上述方面基本覆盖了智能车辆系统研究所涉及的安全监控、智能防撞、辅助驾驶、自动驾驶、行为规划与决策、系统体系结构、综合集成等主要研究方向。如果从驾驶员
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25P制作中“卡顿感”的前因后果
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因为拍摄题材的要求，对运动镜头的要求。25P是阻碍我进入4K的最大障碍。
为什么？貌似无解。不过可以认真学习一下基础知识。
原文配图未转载，若有兴趣可以在微信上搜索。
《25P制作中“卡顿感”的前因后果 》
吴渊 索尼影视专业制作乐园&&
日前中央电视台录制二部在使用索尼4k摄像机进行25P节目制作的时候，发现在体育节目和歌舞类
综艺节目的拍摄画面会有强烈的卡顿感。因此邀请到索尼高清影视技术学院的老师进行原因的分析
和探讨，学院的老师通过一系列测试和效果的讲解，让台里的制作人员从原理到解决办法方面都有
了较大的收获。现将相关经验总结如下：
首先，需要了解一些历史遗留问题和基本原理：人眼有很多视觉特性，参数标准的确定都是在“欺
骗人眼和当时技术水平”之间做权衡。
1利用“视觉暂留”制作连续影像的原理我们都知道，官方说法是20帧以上可让人眼误认为连续画
面，但是：
•不要让这个值成为评判画面卡顿是否合适的唯一标准,而是为艺术制作提供一项技术参考
•因为它只是测试的平均最低值， 不同的拍摄物、速度方向、焦距等参数都会影响这个值
•也就是说上述原因的不同， 哪怕同个视频画面之间觉得流畅的最佳帧率其实也是不同的
•而且很容易想到，一定范围内帧率越高就会越流畅，越低则卡顿感越强
卡顿感可以通过这个图很好理解，帧之间运动物体是跳变的，然后：
我们要考虑的是这种跳变能不能欺骗人眼，让观众觉得可以接受以致忽略这种必然现象。如果要完
全解决跳变，显然要用尽可能高的帧率去让这些离散的点变连续，理论值是正无穷；但那样显然需
要很大的带宽， 而且在提升到一定程度时效果非常微小（视觉敏感呈对数特性）。
2因此，我们又利用了“运动模糊”来使运动物体/镜头也能让观众接受
•卡顿的原因是前后帧画面内容发生跳变，所以静止物体/镜头哪怕帧率很低也不会出现卡顿
•不同程度的运动则会导致被摄物不同大小的跳变，人眼觉得有不同程度的卡顿感
•通过选择一种合适的模糊程度来让不同的跳变之间发生过度，让人眼能接受
•这种模糊是通过控制快门速度来实现的
•在物体运动过程中打开快门持续积累光，等积累完成后，其间捕捉的运动过程就是模糊的
•积累时间越久或者帧之间跳变越大， 就越模糊
•因此针对不同的画面内容和拍摄风格，要选择不同的模糊程度来过度不同的跳变
•这虽然最初是一种因技术不够发达的权衡，但随着投入市场化，经过这么多年观众的适应和选择
，也已形成了各领域的风格、标准和观看习惯，观众是需要不同程度的模糊的。所以哪怕现在技术
发展了，带宽、存储等都已不是问题，但要改变观看感觉，新标准是否能被接纳，是否要减弱这种
模糊感、减弱多少，都还要未来观众和市场长期的验证。
高清N制的， P制即1/50秒，假设快门速度1/500和1/100秒两种情况
通过控制快门速度来获得相对清晰和运动模糊的原理：
在记录一帧的1/60秒中，之前积累的光都被抛弃，只保留最后1/500秒内光积累所形成的画面。那
么，如果在这1/500秒内画面跳变不大，捕捉的一帧就是相对清晰的，跳变的那小部分模糊被人眼
忽略了；如果完全没有跳变，就是绝对清晰的。但是，这一帧距后一帧的（ 1/60-1/500=）
11/750秒内是没有画面被记录的，如果其间画面发生的跳变较大，就会发生卡顿感。
同样只保留最后1/100秒内光积累产生的画面。那么，在这1/100内画面跳变相对情况一肯定更大
，捕捉的一帧也就会相对模糊，而模糊的程度（范围）也就是其间跳变的位移。但是，这距后一帧
的（ 1/60-1/100） =1/150秒内没被记录的画面中，肯定比情况一的11/750秒内跳变要小，所以
卡顿感减少。
或者用传统机械快门角度的方式理解会更容易一些：
虽然这早先适用在电影摄影机领域，旋转机械快门，而现在数字摄影机大多都是电子快门，但可以
帮助理解帧率与快门、运动模糊与卡顿之间的关系；
而且，现在类似FS7/F55等摄影机中，也同时使用了这种理念。
以25P为例， 45度 180度 270度分别相当于 1/200 1/50 3/100 秒
计算公式：快门速度=1/25*（度数/360度）秒，1/25即帧率倒数
1.带有开口角度（红色部分）的圆形叶片高速旋转，每转一圈就会让光线进入，就是一帧画面
2.光从开口处进入，开口角度越大，通光时间越长，即快门速度就越慢； 360度时，就等于帧速率
3.通常就直接用开口角度来描述视频中运动模糊的程度/效果，角度越大，模糊越大
4.逐渐就会形成：不同拍摄领域中都会有个约定俗成的控制开口角度大小/快门速度的规律
红色为通光捕捉画面的时间；注意跳变不同的被摄物
所以我们发现了，清晰跳变和模糊连续是矛盾和动态平衡的。要做到真正清晰且连续，就要靠不断
提升帧率，需要更高的成本；而就在这种妥协取舍中， 一代代的行业技术标准诞生了。
3无数测试、权衡、市场检验才诞生能持久的标准，但标准也不是死的，要灵活理解
•通用高清电视帧率标准的确立： 50i隔行扫描
50i是50P带宽的一半，卡顿现象却能保证几乎差不多，比25P的卡顿减少近一倍隔行扫描的方式会
产生毛刺（扫描下场时物体已跳变和上场位置不同）
隔行扫描会降低垂直分辨率，基本上=逐行*0.7。所以经常说1080i和720P的分辨率差不多
电视节目需要流畅真实感，要尽可能减少卡顿感
电视节目产量大、单一成本不高，且播出环境不固定，必须优先考虑带宽和制作流程统一
电视屏幕相对不大，毛刺、分辨率降低可以接受，所以最终用50i制造“假的高帧”感
但必须灵活对待标准：如果有更好的制作能力和放映条件，可以做到向下兼容，如：
a.有很多用25P拍摄后期用特殊软件解成两个相同的上下场，当成50i隔行来制作，这样既保证没有
毛刺，带宽也相同，同时还可以按照行业标准格式进行后期制作。这在HD就已流行
b.用电影24P的方式拍摄通过3:2下拉变换成60i播放，更流畅、毛刺更小
c.用电影24P拍摄，先提速4%转成25P，在转成50i在电视上播放，虽然有效果但性价比低
d.以上只是之前常用的兼容做法，还有很多，总的来说是要看准需求、性价比灵活定参数
•通用DCI电影帧率标准的确立： 24P逐行扫描，过去胶片抓取方式、发行有一些先决限制条件
电影放映屏幕大，毛刺、分辨率降低的隔行现象会非常明显
虽然电影产量小成本高，但在之前用高帧率的制作流程也是性价比极低的
但24P又让卡顿感太明显难以接受，好在放映环境严格统一，所以选择投影机按48帧放映
投影倍频放映的技术一直不是很完善和真实48P相比还有很强的跳变拖尾感
所以电影制作中就更加严格地要控制跳变和动态模糊的矛盾关系
但是长期以往观众却适应了这种独特的电影感，目前的几部高帧电影都不能很成功
综上所述，那么25P到底是什么定位？有什么作用？
•帧率的话题会伴随视频技术的发展一直讨论下去， 4K/8K/HDR/VR都会不断重复测试取舍并最终
通过市场检验确定它的选择标准
•而以25P来说，它历史遗留的问题和特点依然存在，但会随着制作方式、播出环境、观众审美习惯
的改变，而导致这些问题表现形式会有所区别，但问题本质不会变
•甚至以前也有厂家出过伪25P（即25PA）的格式，即录制25P输出50i。就像总争论720P是不是
高清一样没有太大意义，因为高清官方定义通常指任何分辨率高于标清的视频系统。同理，关键是
要认清25P的优点和缺点，利用好即可。
•以目前形式来看， 25P制作流程已经日趋成熟、成本也降低，它能获得更好的画面质量满足大屏
观看；但它客观存在的跳变卡顿感又和电影习惯的24P有所区别，所以目前来说还只是大量应用于
电视领域，而且很多是作为拍摄格式，在后期制作和最终放映时都会转换成相应领域的通用标准，
如50i， 50P等，还需要市场的检验适应
•但是，无论25P用来做什么用什么方式做在什么环境上做，它的本质特点是不会变的，哪怕是
12K+HDR+3D+VR技术的25P，它也仍然意味着是每秒25帧的意思。
带宽大小、跳变多少、是否流畅这些问题依然存在，所以技术人员就需要抓住它的特点本质，找到
相应问题产生原因并思考避免方式，没有一成不变的万能公式。
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画面跳变产生卡顿感的本质就是相邻帧间信息发生变化，且该变化人眼无法适应
被摄物内容在相邻帧之间的变化，但摄像机不动、物距焦距焦点不动，主要有：
1.相对大小变化：影响很明显
2.相对位置变化：影响很明显，分XYZ轴运动变化，具体影响参考下面，影响程度基本类似
3.颜色变化：相邻帧同个像素点颜色跳变，若跳变的像素点百分比很大，就很明显
4.明暗变化：同上，但稍弱，人眼明暗敏感弱于色彩
5.虚实变化：被摄物出焦平面范围，影响很微弱，除电影级别制作几乎可忽略
摄像机运动，但被摄物基本不变，主要有：
1.摄像机X轴、 Y轴、 Z轴或者同时运动：影响很明显
，具体可以大致按照下面关系计算出来。X轴最明显， Z轴略次之， Y轴是X轴的四分之一左右，那
么显然Y=X轴线（ 45度）是X轴的一半
2.镜头推拉变焦：影响明显比1稍弱
3.镜头焦点：影响很微弱，除非大面积的景深变化时容易引起卡顿感
以上讨论因素的影响程度均建立在其他因素的控制变量前提下
要减少卡顿感，本质就是要在允许范围内减少以上因素产生的跳变
仔细考察当时拍摄的情况，寻找这些因素以及可被改动的可能，你可以创造很多方法。下面分类给
出一些方法，希望是给到启发抛砖引玉的作用，而不是一味套用：
帧率的调整（这是最直接的方法了）
1.虽然是25P，但如果后期制作能承受，可以尝试30P拍，最后输出25P， FCPX/davinci都有很好
的补偿算法。看起来没增加多少，但效果试过就知道
2.分析拍摄内容，对于实在跳变大的镜头选择高帧率拍；甚至是120P等高速拍，后期再提速到25P
变成正常速度，都有很显著的效果，而且不会增加过多的带宽负担
3.帧率提升的本质是增加了离散的点，因此最好选择合适运动轨迹；而且意味着每帧画面记录时间
缩短了，快门速度、光等相关因素都要一起考虑调整，详细参考快门速度
快门的调整（一定依照之前讲的快门原理）
1.快门速度越快，清晰但离散跳变感强；反之动态模糊。所以要寻找适合的模糊程度，太快太慢其
实一般都不被采用，而且不同画面内容和要表现的画面意图都需要不同模糊感
2.电影的快门通常会定在1/48秒即180度，也就是帧率的一半；电视也经常参照这个标准，定在
1/50。这样能覆盖基本的画面跳变（一般的相对运动速度、细节变化程度等等），可以获比较平均
的模糊和卡顿感。但这毕竟是一个供参考的均值，具体情况中还是会有很多根据特定的内容和要表
现的主题改变，例如主体是广角镜头前飞驰过的车和里面的人对话，就必须要以清晰为主牺牲卡顿
感等等。 4K因为在更大屏看，模糊不清会特别明显，所以一般是1/100
3.要熟悉不同设备快门的呈现感觉：机械快门、滚动快门、全局快门，它们在清晰离散和动态模糊
的感觉是不一样的，如FS7没有全局快门，其实就不适合做高速凝结的拍摄方式
4.从单帧摄影开始，熟悉不同物体的跳变程度。如右图虽是静态摄影，单反的快门感觉也不同。但
大致的运动速度和比例关系可以参考，也可以在拍摄前多做测试，寻找一个合适的动态平衡
关于要获得清晰凝固物体的效果：
要分清是否全域快门，对于卷帘快门来说快门速度不是一味的快；基本上在1/250秒
左右如果无法获得较正常的影像，再快也会产生果冻效应，因为物体相对速度太快；
而且过高的快门速度会造成局部的闪烁，原因可以按上面快门和帧率的关系来分析卷帘快门的工作
方式导致的果冻效应：
对于25P来说， 1/250秒也是个可参考的数值，这个速度才能获得的凝固物体运动基本会产生难以
忍受的卡顿感了，以内还是能接受的。其实已经把焦距物距因素算进去了。
有时候甚至会用慢快门制造特殊效果来弥补难以权衡的离散和模糊直接的关系：
（慢快门指低于帧速率的快门速度，多余的光积累在缓存中叠加到每帧画面上，在运动过程中形成
平滑拉丝模糊，利用极端的模糊制造美感，说明没有绝对的指标规定）
降低相对运动速度（主要是保证视觉中心和关注的主体焦点跳变卡顿感较小）
1.通过构图降低，如：避开跳变很大的前景；改变机位让画面主体从X轴运动向Y轴靠近；改变画面
主体的物距；等等。主体运动方向和速度并没有改变，变的是相对的。
2.通过改变焦距降低，经常也伴随着构图和景深的改变，如：前后景有巨大跳变的物体，长焦拍摄
保证主体卡顿感合适的同时虚化了前后景，相对内容跳变减小，而且比用非长焦拉近物距获得同样
景别时，前后景的相对位移减小了，所以卡顿感减小；广角也有适合的场景。而且，改变焦距一定
要注意配合快门速度的使用，一般的安全快门速度不低于1/焦距
3.通过摄像机运动降低，如：跟随主体运动，此时减小跳变的程度和优先级也遵循XYZ轴原理，即
抵消最严重方向的跳变，但可能会引起画面中其他客体跳变感增强，所以要合理选择主体。
4.通过增加辅助设备降低，其实原理类似摄像机运动，就是抵消某个主要轴向的跳变
降低画面内容变化的跳变
1.适当减少跳变的高频细节，它们会造成非常强烈的卡顿感。如：有可能的话，在必须跟住主体的
运动镜头中，把细节丰富的前景如斑驳的树干换成光滑的叶子等，能虚掉的话当然更好；FS7中也
有一个容易忽略的参数：细节校正要确认关闭。现在业内很喜欢用CINE EI这种电影预置模式拍摄
此时细节会默认关闭，但如果选择CUSTOM时，则要到PAINT菜单中手动关闭。如果大面积的细
节受损导致主体也遭到影响，那与你的后期沟通，在调色时可以锐化所需的主体并且能做到跟踪，
现在的调色软件处理出来效果都会比前期造成的卡顿感要小。
2.一定要提前明确你的画面主体，保证它有最合适的跳变和动态模糊后，尽可能弱化你的客体，如
：景深无法改变下，前景娇艳浓郁的红花会因为相对运动产生强烈卡顿感而且很抢戏，这时候可以
通过压暗、降低饱和度、甚至换个前景等方式来弱化这种卡顿感，减少跳变的画面内容；方法可以
很灵活，甚至有过这样的场景：运动镜头，前景很复杂但确实必须需要，但主体物距较远跳变较小
，这时候可以牺牲主体，让前景跟随摄影机一起运动保证相对静止
从本质来说，上述问题其实基本都可以归结为下面三个因素：
拍摄物的相对运动速度（物体运动、大小变化、变焦、虚实）
拍摄物的复杂程度（内容复杂、色度、灰度信息复杂）
拍摄物的高频细节程度
分析这些因素导致的不同跳变对人眼卡顿感的影响强弱，善于利用动态模糊（不是所有时候都要清
晰）与创作意图、制作成本进行权衡，并多在合适对应的观看环境亲身去感受不同的视觉感觉。最
终，找到一些合理的改善方式。因为那些方法就好比paint菜单，调整的参数也能存成预设，但未
必适用在每个场合。
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