CGDC干貨：AMD工程師深度講解VR實時全景拼接技術(shù)與方案

　　近兩年VR概念火爆，投資界對此也非常信賴，市面上出現(xiàn)了好多VR廠商。他們都認為VR（虛擬現(xiàn)實）的廣闊市場前景，說是下一個風口。于是市面上很快出現(xiàn)了各式各樣的VR頭盔硬件，但是目前VR存在的最大問題之一是缺乏內(nèi)容。全景相機拍攝的內(nèi)容適合給VR頭盔使用，用戶借助頭盔設(shè)備，可以從鏡頭的角度獲得360度的全景，使用戶感到畫面逼真，具有沉浸感。從新石器時代的洞穴壁畫到當代的IMAX及VR/AR體驗，都可以看出來人們非常享受360度環(huán)境下的藝術(shù)體驗。

　　借助VR發(fā)展的東風，360度全景視頻重新受到關(guān)注，也越來越普及。開發(fā)者們在想，除了離線視頻——離線合成拼接好保存下來的全景視頻文件，實時播放或者轉(zhuǎn)播方面能不能引入全景呢？這種需求很早就有，但實時拼接一直沒有實現(xiàn)，因為受到硬件計算資源的限制不能提供實時性，現(xiàn)在強大的計算資源（包括多核心CPU，F(xiàn)PGA，GPU異構(gòu)加速器，大顯存等），足以支撐高質(zhì)量實時視頻拼接。所以，今天我給大家講解一下360度全景視頻實時拼接的技術(shù)。

　　首先，我們從技術(shù)層面了解一下什么是全景視圖，全景視圖是指在一個固定的觀察點，能夠提供水平方向上360度，垂直方向上180度的自由瀏覽，簡化的全景只能提供水平方向360度的瀏覽。

　　其次，我們再了解一下什么是全景拼接，全景圖像拼接（Image Stitching）是一種利用實景圖像組成全景空間的技術(shù)，將多幅圖像拼接成一幅360度大尺度全景視圖。 

　　近些年，全景相機有了一個大爆發(fā)，市面上出現(xiàn)了各種各樣的360度全景相機，不同的相機面向不同的市場及不同消費者。每個全景相機的鏡頭數(shù)量也不一樣。如，雙目的理光相機，四目的得圖相機，surround360 方案支持17目，而AMD loom方案提出最大到31目，行業(yè)里經(jīng)常用Rig（陣列）這個詞來代表多個鏡頭組裝的全景相機。如下圖所示：

　　使用過以上某種頭盔并且感受過高分辨率的360度全景視頻用戶，可能會認為360度拼接技術(shù)上已經(jīng)是一個基本上被解決了的問題。實際上并非如此。當然過去這幾十年的算法先驅(qū)們所做出的成績值得被肯定，因為他們的努力已經(jīng)解決了很多關(guān)于全景視頻拼接的問題。但是從軟硬件層面看還有許多問題待突破。

　　硬件層面，很多問題也還有待改進，比如全景相機的能耗問題、發(fā)熱問題、全局快門同步問題、相機鏡頭畸變工藝問題、相機防抖解決問題，更多的相機數(shù)量帶來高帶寬傳輸?shù)膯栴}，更多隙縫和隙縫縫合的計算延遲等問題。

　　軟件層面，全景相機目前軟件拼接的理論或者框架已經(jīng)相對成熟，框架基本上都是采用的autostitch 2007年的框架，存在的問題是數(shù)據(jù)采集和傳輸?shù)膸捬舆t問題，拼接流程所需處理時間較長等。

　　硬件方面的問題只能借助工藝和材質(zhì)盡可能的減少拼接誤差。比如，鏡頭畸變只能通過材質(zhì)和工藝盡可能減少。采集時的相機同步也可以借助鎖相同步硬件來處理，發(fā)熱和功耗通過設(shè)計更好的IC來解決等。

　　軟件拼接層面，我們知道大多的圖像處理算法，具有天然的數(shù)據(jù)并行性，適合在GPU作為異構(gòu)加速部件來完成處理。GPU自身所集成的幾千個流處理器可以使多數(shù)圖像處理的速度提高一到幾個數(shù)量級，大大減少了每幀圖片的處理時間，因此也使多個相機拍攝的視頻可以實時合成，實時輸出。此外，如果借助于GPU的傳輸通道和帶寬，完成采集到的數(shù)據(jù)流直接進入GPU。

　　實時拼接有難度 AMD Loom來助力

　　AMD根據(jù)自家GPU硬件和在OpenCL異構(gòu)計算方案的技術(shù)優(yōu)勢，也為實時拼接領(lǐng)域提出了自己的一套360度實時視頻拼接方案，名字為Loom，并將其進行了開源。Loom為影視級VR視頻體驗提供創(chuàng)造性的動力，最大可能的縮短視頻拼接時間延遲，使高質(zhì)量的全景直播成為可能，同時使高質(zhì)量360度視頻的創(chuàng)作過程更加簡化，幫助影視內(nèi)容藝術(shù)創(chuàng)作者釋放更多的精力在獨特的內(nèi)容創(chuàng)作上面。

　　首先，我們看一下AMD LOOM方案的整個框架。我們從下往上分層介紹：

　　首先是計算部件，在其上是異構(gòu)計算平臺OpenCL，驅(qū)動層面提供支持的DirectGMA庫和完成多媒體音視頻編解碼的AMF庫。OpenCL是底層開發(fā)基礎(chǔ)庫，幫助上層視覺處理函數(shù)完成加速。DirectGMA技術(shù)適合通過采集卡實時采集并進入GPU拼接的系統(tǒng)，同時需要采集卡廠商驅(qū)動的支持。完成采集卡采集到的視頻流數(shù)據(jù)直接傳輸?shù)紾PU的顯存，繞開CPU和內(nèi)存，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和帶寬浪費。AMF SDK 主要完成視頻采集、視頻拼接后期的工作，比如音視頻的融合，H.264軟編碼后輸出，減少存儲空間和傳輸帶寬。

　　第三層是基于OpenCL的計算視覺加速庫OpenVX。OpenVX和OpenCL都是開源組織khronos提出的標準，僅僅是標準接口，有不同的vendor來根據(jù)自家的硬件特性來實現(xiàn)，當然也可以根據(jù)自己硬件和自己的想法在這些標準接口的基礎(chǔ)上再做一些擴展。

　　第四層是在OpenVX等視覺加速庫的基礎(chǔ)上，完成視頻拼接算法流程每一步需要的OpenVX kernel，實時視頻拼接流程如圖所示，每種算法通過一個或多個OpenVX kernel函數(shù)實現(xiàn)，以開發(fā)庫的形式提供上層用戶調(diào)用，比如CSC 顏色空間域轉(zhuǎn)換kernel，透鏡畸變矯正kernel，Blend 階段的高斯金字塔和laplacian金字塔的創(chuàng)建kernel。此外該框架還對第三方提供OpenVX接口，如果第三方用戶自己設(shè)計了新的拼接算法，可以在OpenVX的基礎(chǔ)上，添加自己的算法kernel實現(xiàn)到Loom。

　　第五層是在根據(jù)拼接算法流程，對下層提供的kernel再一層封裝，比如提供CSC接口，Warp 接口，seam find 接口等。供用戶調(diào)用完成視頻拼接或類似視頻處理的應(yīng)用。

　　最上層是利用Loom提供的stitch library，用戶可以完成視頻拼接工作，拼接后期處理工作，Loom自身為了調(diào)試和培訓用戶等，實現(xiàn)了一個命令行解析器，通過命令行的形式完成多張圖片的拼接任務(wù)。第三方還可以開發(fā)出某種控件，供其他應(yīng)用軟件直接調(diào)用。

　　AMD Loom通過GPU異構(gòu)加速方案和AMD 實現(xiàn)的OpenVX計算視覺加速庫，使360度高質(zhì)量的視頻實時拼接成為可能。

　　AMD Loom可實時拼接多至24個4k x2k鏡頭、離線拼接多至31個8K x4K鏡頭拍攝到的畫面。如果你恰巧已經(jīng)是一位360視頻開發(fā)者，可點擊Radeon Loom Stitching Library on http://GPUOpen.com  下載Loom的beta版本。目前AMD中國團隊正在和本地攝像機開發(fā)商合作，提供端到端的解決方案，屆時會面向VR全景用戶發(fā)布。

　　P.S。 此次AMD展位（E3館S111）也首次展示了AMD Radeon Loom實時全景拼接技術(shù)支持的VR直播方案：展位部分環(huán)節(jié)通過全景相機ZCAM和戴爾Precision 7720移動工作站（裝載AMD Radeon? Pro WX 7100顯卡）在新浪微博平臺進行VR直播。想要圍觀該方案的朋友千萬不要錯過。

轉(zhuǎn)自：新浪VR