幾種摳象技術理論實驗－1 (Luma-Key,Chroma-Key)(http://www.cnitblog.com/DavidLew)

Key 

  
  
  
    

  
  
 
符號以及數值約定
一．          Key 的基礎概念
二．          Luma-Key
三．          Chroma-Key
四．          Channel Key 使用色彩通道進行摳像
五．          Color Difference Mattes
六．          DV key
七．          參考資料
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
在開始之前先確定數值以及符號約定
預設的映像空間是：RGB空間
使用和Shake一樣的float表示顏色數值，色彩範圍從 [0-1] 0：表示純白 1：表示純黑，0.5表示50%灰。
紅色使用  (1,0,0) 符號表示。
R 表示 紅通道
G 表示 綠通道
B 表示 藍通道
使用Apple Shake作為實驗軟體。
 
一．          Key 的基礎概念
 
什麼是Mattes:
Mattes 控制其他映像透明與不透明的映像。Mattes通常是只包含一個通道，是一幅黑白映像，通常黑色的地區代表完全透明，而白色地區代表完全不透明，而灰色地區表示著半透明。
數字合成中的一個重要的操作就是從一幅映像中提取所要的前景，讓它與背景分離起來，這個過程就叫做提取Mattes,也叫做Keying，也就是我們所說的摳像。
摳像的方法有很多種，實際上每種合成軟體中都提供了很多商業外掛程式，而我們這裡要描述的不是這些商業的外掛程式的使用方法，而且數字合成中的一些基本基礎知識和基本摳像手段，以及這些摳像手段的原理及應用。
選擇那種摳像手段要取決於你的素材，而且拍的攝素材對前期的拍攝有一些要求，所以在摳像之前先要對素材進行分析。分析它的亮度範圍，分析它的色彩，分析它的遮擋關係，分析它的拍攝裝置(電影膠片攝影機器，廣播Dv攝影機等)，分析要提取的範圍以及背景等，通常一種摳像手段是很難達到要求的，這時候就需要多種手段並用，達到最終目的，但是在應用之前首先要瞭解這些基本手段的原理，這樣才能夠靈活的使用它們，這也是本文所要達到的目的。
如果使用技術手段無法達到要求的時候，可以使用手繪Mask的方式進行手工提取，如果對於動態序列幀，那麼就要對每一幀進行Mask動畫，但是這些工作量是非常大的，可以使用軟體摳像得到“大約”Matte，結合手繪Mask，就能減輕工作量。
為了更好的進行後期的摳像，在前期拍攝的時候，為了更好的提取所要的地區，通常使用藍屏或者綠屏做為背景，為什麼選用藍屏或者綠屏呢？這有很多的解釋，大家可以看使用通道操作進行摳像的部分可以有所瞭解。
下面我們講介紹幾種摳像基礎方法：
二．          Luma-Key （亮度摳像）
亮度摳像主要是基於映像的暗部和亮部來建立Matte的。
工作原理：
首先把一幅含有RGB通道的映像轉換為單通道的黑白映像，這幅黑白映像就代表著這幅映像的亮部和暗部地區。下面將設定兩個數值lowValue,hightValue，只要黑白映像的數值大於hightValue，那麼將會把這個數值設定為純白色，如果小於lowValue就設定為純黑色。形象化的展示了上面文字。

三維的山峰表示了黑白映像的亮度分布範圍，山峰高出的地區代表映像像素的亮度越高。
使用2圖的一個切割刀，可以對原來的映像的亮度地區進行修改。
通過對黑白映像亮度地區進行操作，可以得到Matte,通常這個不會那麼的完美，然後對這個使用映像亮度得到的Matte進行二次處理，或者和其他方法產生的Matte進行合成，就能夠產生想要的Matte.
1.     使一幅RGB映像轉換為單通道的BW（黑白）映像。
亮度方程
L （亮度）= 0.29*R+0.59*G+0.12*B
使用Shake ColorX節點，實現公式。

解釋：使用ColorX節點可以對RGBAZ通道進行運算式控制。
表示使用29%的紅加上59%的綠加上12%的藍構成一幅黑白映像，
因為眼睛對綠色比較敏感，所以綠色所佔的比重要高於其他色成分。
    2 ．對這幅黑白映像進行處理
       現在已經把映像的亮度資訊提出出來了，現在對這個黑白的亮度映像進行處理，就   得到想要的Matte.
       Shake 已經提供的LumaKey 不過在這裡我們使用shake其他節點
       來實現和完善一個MyLumakey。
       是Shake節點網及解釋

大家可以把這幅圖片和Shake的LumaKey節點串連比較一下，你會發現最終效果是一樣的。
提示：如果想對亮度黑白映像進行更加多的控制，可以使用Shake-〉Color-〉Lookup節點，可以用曲線調節整幅映像，如果想實現Expand的效果必須同時對RGB曲線同時進行調節。
 
  總結：Lumakey 的原理流程如下。

 
三．          Chroma-Key （色度摳像）
理解RGB三維空間：
大家在初中時候剛學習初等幾何時候，接觸過座標系的概念，方便的把代數問題可視化，方便分析問題，普通的立體空間座標系，一般用xyz來表示，橫，豎，縱三個方向，如果使用像素的RGB數值來表示三個向量方向，就可以組成一個新的座標系，這個座標系通常稱為RGB空間，因為RGB數值可以在顯示器上表示顏色，這樣把整個RGB空間使用顏色像素完全填充，就是顯示結果。可以看到一個立方體，實際上還有很多色彩空間。比如大家比較熟悉的hsv。

就是hsv空間，可以看到一個類似錐體的立體模型，不同形狀說明他們軸向實現的方程是不一樣的。

如果把一幅使用RGB表示的映像放入這個空間中，就可以通過這個座標系來觀察和分析整幅映像的紅綠藍顏色分布了，因為引入了立體座標系，所以可以使用研究立體幾何的方法來研究和處理映像了。這裡將介紹Chroma-Key的一些原理，其中很多的概念和思路，大家可以借鑒一下，或者說發展一下，特別是對以後學習3D摳象有一個更加好的基礎。 
 

一幅映像在rgb空間的分布
點距離公式：
在高中時候肯定都學過兩點在2d和３d座標系中的距離公式，我們把它應用在我們的RGB空間中。
    假設在xyz座標系中有兩點p1(r1,g1,b1),p2(r2,g2,b2),距離為D.
RGB 空間中兩點之間距離公式：

考慮一下P1,P2這兩個像素點，如果這兩個像素顏色接近，也就是他們的RGB數值接近，那麼D就會接近零，反映在顏色上就是接近黑色，如果兩個像素點的顏色差異很大，也就是
RGB 數值之間差比較大，那麼D就會很大，因為我們實現約定了，RGB範圍在0-1之間，所以，最大距離如果大於1，那麼就顯示為白色，如果小於0，將顯示為黑色。
我們在拍攝時候藍屏，或者綠屏目的就是為了使前景和背景差異很大，所以上面的這個公式就能夠協助我們產生一張距離圖。因為距離是單一浮點數，所以產生的這張圖是單通道黑白的。

一張Distance map.
這張圖片假設公式中，P1點在前景，P2點是背景藍色的一張單一顏色映像，對這兩張圖片求距離得到的。女孩後面的黑色說明藍布與我們要提出的顏色相近，所以距離接近黑色，女孩身上很少的藍色，所以距離就接近白色，我們可以驚奇的發現，可以使用任何一種顏色作為比較色來提取這樣的距離圖。
有這樣一個“大約“Matte,我們可以對這個映像進行調色處理，比如增加對比，可以繪製遮罩等進行處理。
理解了上面的一些以後，關於Chroma-Key的一些解釋就很好理解了。
Chroma-Key 　顧名思義就是通過色調來提取Matte,上面我們說過，如果我們預先對我們的映像進行調色處理，對於想要的像素，加大他與不想要的像素顏色之間的距離，對於不想要的像素，減小與不想要像素的顏色之間的距離，就可以達到提取matte的目的。
Chroma-Key 是首先把映像轉換到HSV空間，然後對整幅映像進行調節，調節它的色調的位移，範圍，飽和度位移，範圍等，來達到上述目的。在Shake  中有一個很好的hsv調節工具，就是HueCurves,可以使用hue曲線對映像進行精細調節。
就是HueCurves節點的參數區。

下面我們把上面的理論總結一下，在shake中實現我們調節功能更加強大的MyChroma-Key。 
 

這裡的ContrastLum是對映像進行對比處理，可以在此段地區內，對Distance Map進行調色處理，使用HueCurves進行調節時候，比如可以降低bHue的紅色範圍數值，因為前景女孩穿的是含紅量高的衣服，比如可以增加rHue的紅色範圍數值，讓女孩前景的顏色更加遠離背景。
 
這也是很多商業摳象軟體的基本原理，因為摳象實際是把分布在RGB空間中的一些部分給剔除掉的過程，比如Infeno中就使用三維來顯示一幅映像分布，中間的三維物體表示剔出的地區，這樣對這個三維物體進行參數調節或者“建模“處理，就可以得到想要的matte。
大家可以按照這個思路，使用立體幾何的公式或者概念，加上Shake提供的方便的運算式節點，可以實驗出更加有意思的摳象或者調色技術。