帥姣妍 顧曉娟
1.北京電影學院中國電影高新技術研究院,北京 100088
2.北京電影學院影視技術系,北京 100088
近幾年,隨著抖音、快手、火山、Tik Tok、Snapchat等短視頻平臺的普及和迅速發(fā)展,使得短視頻創(chuàng)作逐漸流行起來,越來越多用戶開始用手機、數(shù)碼相機等拍攝短視頻來記錄生活或進行短片創(chuàng)作,并將創(chuàng)作的短視頻發(fā)布到社交平臺上進行分享。根據(jù)CNNIC第49次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示,截至2021年12月,我國短視頻用戶規(guī)模為9.34億人次[1],占網(wǎng)民整體的90%以上。
然而大部分短視頻用戶缺乏專業(yè)的拍攝知識和拍攝技能,或者受限于拍攝環(huán)境或拍攝設備,導致拍攝出的短視頻經(jīng)常出現(xiàn)對比度太低、畫面過曝、暗部缺乏細節(jié)等情況,而曝光校正 (Exposure Correction)方法能夠幫助用戶解決以上問題,調(diào)整視頻的亮度和對比度,使畫面達到較好的曝光水平。
曝光校正算法的主要目的是讓所獲得的數(shù)字視頻能達到一個合適亮度,顯示更豐富的細節(jié),提高觀眾的畫質(zhì)感受。若曝光過度,視頻畫面就會整體過亮,圖像細節(jié)信息損失嚴重。若曝光不足,則會導致視頻畫面過暗,同樣會對細節(jié)信息造成不可逆的損傷。目前常用的曝光算法有基于直方圖均衡化(Histogram Equalization)的算法[2-4]、基于Retinex理論 (The Retinex Theory)的算法[5-8],以及基于深度學習的方法[9-14]。
本文對已有的視頻曝光校正解決方案和不同類型的圖像曝光校正算法進行了詳細梳理,并對它們的曝光校正效果進行了對比,最后分析了這些解決方案和算法對短視頻處理的適用性。……