Introducció

L’estabilització de vídeo en 2D és una funcionalitat afegida a les capacitats de rastreig de caràcters destacats d’imatge de Blender: Es poden emprar uns quants punts de rastreig per eliminar el tremolor, els trucs i gestos sobtats del metratge de vídeo. Típicament, l’estabilització de la imatge forma part de la procedimentació en 2D per preparar i millorar el metratge abans dels passos següents de processament o modelatge. Aquesta pàgina ajuda a entendre com funciona, introdueix termes i conceptes relacionats, descriu els controls d’interfície disponibles en detall i finalment fa alguns suggeriments pràctics.

Escenaris d’ús típics de l’estabilitzador:

• Correcció de deficiències menors (trípode tremolós, mal gest de moviment de càmera).

• «Steadicam de pobre» (quan no es tenia accés a una Steadicam de veritat, assequible o aplicable).

• Com a preparació per a emmascaraments, ajustaments i rotoscòpies.

No és estrany que l’estabilització 2D hagi de fer front a seqüències imperfectes i defectuoses.

Com funciona

Per detectar el moviment espuri en un pla donat, assumirem un model simplificat sobre aquest moviment. A continuació, intentem harmonitzar el moviment dels element rastrejats amb aquest model simplificat per derivar-ne una compensació. Per descomptat, això només funciona en la mesura en què el nostre model és adequat, però a la pràctica, aquest enfocament simplificat funciona sorprenentment bé fins i tot amb plans bastant complicats, on el pressupòsit bàsic era de fer només una aproximació a moviments molt més elaborats.

Aquest model simplificat subjacent a l’estabilització 2D tal com s’ha implementat aquí assumeix el moviment amb una transformació afí-lineal:

• Es fa anar la càmera amunt/avall/de costat per algun component de translació.

• La imatge després s’inclina i s’escala al voltant d’un punt de pivot (centre de rotació).

Per compensar el moviment segons aquest model simplificat, l’estabilitzador 2D procedeix en dos passos. Primer intentem detectar el desplaçament de la translació a partir de la mitjana ponderada de tots els punts de rastreig de translació. Després de compensar aquest component de translació, utilitzem punts de rasteig addicionals de rotació/escala per detectar la rotació al voltant d’un punt de pivot donat. De nou, detectem la rotació i els canvis d’escala a través d’una mitjana ponderada de tots els punts de rastreig de rotació/escala donats.

En la versió actual, el punt de pivot està ancorat al centre del pes dels punts de rastreig de la translació. Aleshores, la translació detectada ja està efectivament factoritzada. En alguns casos això no és òptim, especialment quan els rastres tenen buits o no cobreixen tota la durada del metratge – en futurs llançaments, hi ha previstes més opcions per controlar millor el punt de pivot.

Rastres d’estabilització

Per tant, com a fonament per a qualsevol estabilització d’imatge, necessitem elements d’imatge rastrejats per derivar-ne els moviments. Aquests punts de rastreig o «rastres» es poden estipular amb el component de rastreig de peculiaritats d’imatge. L’elecció correcta dels punts a rastrejar és una cosa enrevessada, però alhora crucial per a una bona estabilització d’imatge. Sovint ens hi trobem perquè ens cal fer front a metratge imperfecte. En aquests casos, les mitjanes de rastres ajuden a donar la volta als errors d’imatge o de rastres d’una manera o altra. A més, quan el metratge conté moviments induïts per perspectiva, es poden utilitzar punts de rastreig ubicats simètricament per sobre i per sota de l’horitzó per cancel·lar moviments espuris i aconseguir l’estabilització de la zona focal intermitja.

Moviments divergents causats per la perspectiva.

Els rastres poden afegir-se en dos grups:

1. En primer lloc, la llista de rastres que s’utilitzaran per a compensar els salts d’ubicació de càmera. De tots els punts de rastreig afegits a aquest grup, en calculem una mitjana ponderada. A continuació, intentem de mantenir aquesta ubicació mitjana constant durant tota la presa. Per tant, és una bona idea utilitzar marcadors de rastreig propers a i centrats al voltant de l’objecte important.

2. S’utilitza una segona selecció de rastres per mantenir la rotació i l’escala de la imatge constants. Podeu utilitzar els mateixos rastres per totes dues seleccions. Però normalment és millor utilitzar punts de rastreig amb gran distància del centre de la imatge i simètricament, a banda i banda, per capturar els moviments angulars amb més precisió. Similar al cas de «ubicació», calculem una contribució angular mitjana i després intentem mantenir aquest valor constant durant tota la presa.

Metratge, imatge i llenç

Quan parlem de l’estabilització del moviment del vídeo, hem de distingir diversos marcs de referència. Els elements d’imatge que presenta el metratge es mouen de manera irregular dins dels límits de la imatge original del metratge - aquesta és la raó per la qual estem utilitzant l’estabilitzador. Quan el nostre intent d’estabilització ha estat reeixit, els elements de la imatge ara es poden considerar estables, mentre que a canvi els límits d’imatge del metratge han agafat un moviment irregular i salten en la direcció oposada. Aquesta és la conseqüència immediata de l’activitat de l’estabilitzador.

Atès que els elements da la imatge en si, això és, el tema del nostre metratge es pot considerar ara estable, podem utilitzar-los com un nou marc de referència: els considerem adherits a un fons fix que anomenarem el llenç. Introduir aquest concepte de «llenç» ajuda a fer front als moviments deliberats de la càmera. I més enllà d’això, produeix un benefici addicional: és molt freqüent que els píxels del metratge de vídeo no siguin quadrats. Així que hem d’estirar i expandir aquests píxels abans de poder realitzar qualsevol estabilització raonable de rotació. Així, el llenç es converteix, per definició, en la referència per a una visualització no distorsionada del contingut de la imatge.

Però quan la càmera té moviments intencionats, hem de prendre en considerarió encara un altre marc de referència més enllà del llenç: el quadre (o «enquadrament») de la imatge final que volem crear. Per entendre aquesta distinció, imaginem-nos una presa d’escombratge a mà alçada que va cap a la dreta: com que la nostra càmera va anar girant cap al costat dret, el contingut en si de la imatge es mou cap al costat esquerre dins del quadre original de la imatge. Però suposem que l’estabilitzador ha tingut èxit amb la «fixació» de qualsevol contingut d’imatge relatiu al llenç – que al seu torn implica que els límits de la imatge original comencen a moure’s irregularment cap al costat dret i el contingut de la imatge començarà a desaparèixer gradualment darrere del límit esquerre de la imatge original. Després d’una certa quantitat d’escobratge, haurem perdut tot el nostre contingut original i ens trobarem amb un fons d’imatge negre i buit. L’única solució per adreçar aquest problema és moure el quadre d’imatge final cap a la dreta, seguint així el moviment de desplaçament originalment previst. Per descomptat, aquesta vegada sí que voldrem realitzar aquest moviment d’escombratge afegit de manera suau i polida.

S’està estabilitzant una presa d’escombratge.

Restauració del moviment esperat de la càmera.

Per a permetre aquesta compensació i reintroduir un escombratge deliberat, o inclinació i zoom de la imatge resultant, l’estabilitzador ofereix un repertori de controls dedicats: Posició esperada, Rotació esperada i Escala esperada. Aquests actuen com els controls d’una càmera virtual que filma els continguts que hem fixat sobre el llenç. En animar aquests paràmetres, estem en condicions de realitzar tota mena de moviments de càmera deliberats d’una manera suau.

La «dansa» dels límits negres

Com s’ha explicat anteriorment, quan aconseguim estabilitzar el contingut de la imatge, els límits del metratge original comencen a saltar en la direcció contrària als moviments compensats. Això és inevitable – per bé que, però molt empipador, ja que a causa de la naturalesa irregular d’aquests moviments, aquestes «ball dels límits negres» tendeix a distreure l’atenció del tema real i a afegir una inestabilitat insidiosa. Per tant, el nostre objectiu ha de ser ocultar les fronteres ballarines el millor possible. Una solució senzilla és afegir una petita quantitat de zoom, d’ampliació d’imatge. De vegades també haurem d’animar el paràmetre de posició Esperada per tal de mantenir la imatge centrada tan bé com puguem – tot plegat ajuda a reduir la quantitat de zoom necessari per a eliminar aquestes vores molestes.

Per a trobar la quantitat mínima d’ampliació suficient per eliminar del tot aquestes vores negres, es pot utilitzar la funció Autoescalar. No obstant això, si la càmera fa molts salts, la funció d’autoescalar sovint es passa de rosca, sobretot perquè aquest càlcul té com a objectiu trobar un únic factor de zoom estàtic per tota la durada del metratge. Quan això passi, normalment obtindreu millors resultats en conjunt animant manualment tant el factor zoom com la posició esperada.