Độ sâu của trường được triển khai như thế nào?


10

Tôi biết rằng độ sâu của trường liên quan đến làm mờ.

Có một số thông tin tuyệt vời về cách làm mờ Gaussian trong câu hỏi Gaussian Blur được triển khai như thế nào?

Nhưng, ngoài điều đó, độ sâu của lĩnh vực được thực hiện như thế nào?

Các quy tắc về cách bạn làm mờ từng pixel và cách bạn xử lý trường hợp khi có một pixel muốn làm mờ rất nhiều bên cạnh một pixel không muốn làm mờ nhiều như vậy?

Tôi cũng đã nghe nói về "vòng tròn nhầm lẫn" nhưng không biết đó là gì.

Bất cứ ai cũng có thể giải thích DOF một cách đơn giản, dễ hiểu?

Câu trả lời:


20

Độ sâu trường ảnh là một đặc điểm của cài đặt ống kính máy ảnh, mặc dù tên "Độ sâu trường" thường được sử dụng để mô tả hiệu ứng gây ra bởi đặc tính đó.

Ống kính máy ảnh chỉ có thể lấy nét hoàn hảo vào một điểm duy nhất, nhưng có một khoảng cách mà hình ảnh sẽ vẫn trông sắc nét hợp lý. Khoảng cách như vậy là những gì thực sự Depth Of Field. Khoảng cách này có thể thay đổi tùy thuộc vào các yếu tố khác nhau, nhưng giả sử vì lý do ngắn gọn rằng cách dễ nhất để điều chỉnh là bằng cách thay đổi khẩu độ máy ảnh của bạn.

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Đối với vòng tròn nhầm lẫn, thật hữu ích khi xem một bức ảnh từ wikipedia:

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Trong cả ba trường hợp, một điểm duy nhất được "chiếu" lên mặt phẳng hình ảnh của chúng tôi, nhưng như bạn có thể thấy đó là ở các khoảng cách khác nhau từ ống kính.

Về cơ bản bởi vì, như tôi đã nói, không phải mọi thứ đều tập trung hoàn hảo (đó là tiêu điểm nằm trên mặt phẳng hình ảnh), một điểm có thể được chiếu lên mặt phẳng hình ảnh của chúng ta không phải đến một điểm duy nhất mà là một khu vực. Điều này, vì nó rõ ràng từ pic, là bởi vì tiêu điểm là trước hoặc sau mặt phẳng hình ảnh. "Vòng tròn" được tạo trên mặt phẳng hình ảnh này được gọi là vòng tròn nhầm lẫn.

Bây giờ từ điều này nên rõ ràng rằng việc thay đổi độ sâu của trường bạn thay đổi kích thước CoC, do đó nó có thể được sử dụng như một thước đo của chính DoF và trực quan khi suy nghĩ theo cách làm mờ.

Theo cách nó được thực hiện trong kết xuất, thực sự có rất nhiều phương thức. Thông thường trong các trò chơi được thực hiện dưới dạng một quá trình đăng bài bằng cách sử dụng thông tin độ sâu để phân chia cảnh của bạn trong các "mặt phẳng" khác nhau; ví dụ mặt phẳng tiêu cự không cần làm mờ, mặt phẳng gần và mặt phẳng xa / nền cần làm mờ. Khi bạn làm mờ các mặt phẳng của mình, bạn có thể ghép chúng lại với nhau để có được hình ảnh cuối cùng. Bạn làm mờ bao nhiêu các mặt phẳng khác nhau tùy thuộc vào hiệu ứng bạn muốn đạt được. Hệ thống tiên tiến thường thực hiện hiệu ứng này và các "ống kính" khác bằng cách sử dụng các thông số phù hợp đến từ thế giới nhiếp ảnh như khẩu độ.

Lưu ý rằng có nhiều cách để thực hiện hiệu ứng, cách tôi mô tả chỉ là một cách cũng có các biến thể (ví dụ: thực hiện toàn bộ điều ở độ phân giải thấp hơn). Giới hạn phụ thuộc vào mục tiêu của bạn là gì và bạn dự trù bao nhiêu cho hiệu ứng này. Bạn có thể đi từ việc áp dụng phương pháp "3 mặt phẳng" với độ phân giải cực thấp đến tính toán vòng tròn nhầm lẫn cho từng pixel và áp dụng độ mờ ad-hoc do đó cho pixel đó.


EDIT: Nhận xét từ @NathanReed cần có nhiều bằng chứng hơn như một phần của câu trả lời:

Bài đăng trên blog của Matt Pettineo Làm thế nào để giả mạo BokehBokeh II: Phần tiếp theo là những lời giới thiệu tuyệt vời về cách thực hiện thực tế DoF sau quá trình và giải quyết các tạo tác điển hình bạn nhận được từ nó.


1
Một cách rẻ tiền để làm điều này chỉ đơn giản là sử dụng hiệu ứng làm mờ Gaussian trên cảnh cuối cùng của bạn và lưu trữ hai trong số chúng. Một cho tiền cảnh và một cho nền. Chúng có thể có cùng mức độ mờ hoặc khác nhau và nó tùy thuộc vào bạn. Sau khi kết thúc độ mờ, chỉ cần lerp từ độ sâu 0 đến độ sâu xác định (và có thể điều chỉnh) (giả sử 0.10). Những gì bạn đang học là cảnh mờ này đến cảnh tập trung hoàn hảo. Đối với làm mờ hậu cảnh, bạn có thể chỉ cần làm tương tự ngoại trừ bạn đang làm mờ từ tiêu cự hoàn hảo đến hình ảnh mờ. Để lại một số chỗ cho giữa để tạo ra một khu vực tập trung hoàn hảo.
ChaoSXDemon
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.