每经编辑｜闵恩泽    

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告别模糊(hu)，拥抱(bao)清(qing)晰：点(dian)W片91带你走进防(fang)抖算法(fa)的“运(yun)动补偿”世(shi)界(jie)

在(zai)这个(ge)人人(ren)都是导演(yan)的(de)时(shi)代，我(wo)们渴(ke)望用镜头(tou)记录下生(sheng)活中的(de)每(mei)一个(ge)精彩(cai)瞬(shun)间。有多(duo)少次，我们满(man)怀期待(dai)地(di)按(an)下录(lu)制键，最(zui)终却收获了(le)一堆晃动(dong)模(mo)糊、令人扼腕的画(hua)面？手抖，这(zhe)个看似微不足(zu)道的(de)“顽(wan)疾”，却成为了阻(zu)碍我们创作完美视频(pin)的巨(ju)大(da)绊(ban)脚石。不(bu)过(guo)，别担(dan)心，科技的光(guang)芒(mang)早已照亮了这(zhe)条道(dao)路(lu)。

今天，我们就(jiu)将以(yi)“点(dian)W片91”这一(yi)概(gai)念为(wei)引(yin)，深(shen)入(ru)探(tan)索(suo)那(na)些让你(ni)的手机拥有“千(qian)里眼(yan)”般稳定画(hua)面的秘(mi)密武器(qi)——防抖算法的运(yun)动(dong)补偿原(yuan)理。

你(ni)是否(fou)曾好奇，当(dang)你在颠簸的车(che)厢里，或者(zhe)在(zai)快(kuai)步疾走时(shi)，手机(ji)屏幕(mu)上(shang)的画面(mian)为(wei)何(he)依(yi)然能保(bao)持惊人(ren)的平稳(wen)？这并非(fei)偶(ou)然，而(er)是背(bei)后复杂(za)的(de)“运动(dong)补偿”算法在默(mo)默工(gong)作。运动补(bu)偿，顾(gu)名(ming)思(si)义，就是通(tong)过算(suan)法来补(bu)偿(chang)由于(yu)拍摄者不自(zi)主(zhu)运动(dong)而产生的画面位(wei)移(yi)和抖(dou)动。它(ta)就(jiu)像(xiang)一(yi)个(ge)经验老(lao)到(dao)的摄影师，即使在不稳定(ding)的环(huan)境中(zhong)，也能(neng)通过(guo)对焦、构图(tu)和(he)运镜(jing)的(de)精(jing)妙调整(zheng)，呈现(xian)出稳定、流畅的视觉效(xiao)果(guo)。

要理(li)解运动补(bu)偿，我(wo)们(men)首先(xian)要明白(bai)抖(dou)动(dong)是如(ru)何产(chan)生的(de)。当手(shou)持设备时，我们(men)的呼(hu)吸、心跳、走(zou)路的(de)步伐，甚至细微(wei)的(de)肌肉抽(chou)搐，都(dou)会引(yin)起(qi)设备的(de)微小晃动(dong)。这些晃(huang)动在视频录(lu)制时被(bei)放(fang)大，就形(xing)成了我(wo)们(men)所(suo)看到的(de)模(mo)糊和跳跃。而防抖算(suan)法，正是要侦测到这些微小(xiao)的(de)运动，并(bing)计(ji)算出它(ta)们的方(fang)向和(he)幅度(du)，然后(hou)通过(guo)一系列的“补偿(chang)”操作(zuo)，将(jiang)画(hua)面“拉(la)回”到(dao)正常的位(wei)置。

这(zhe)个“补(bu)偿(chang)”是(shi)如何(he)实(shi)现(xian)的呢(ne)？这就(jiu)要(yao)引入“运(yun)动矢(shi)量(liang)”的概念(nian)了。简(jian)单(dan)来(lai)说，运动矢(shi)量(liang)就(jiu)是描(miao)述物体在画面中(zhong)移动方向和(he)距离(li)的(de)向(xiang)量。防(fang)抖算法会实时(shi)分析(xi)前(qian)后(hou)帧的(de)画面(mian)内(nei)容，通过(guo)识别(bie)画面中的(de)关键(jian)特(te)征(zheng)点（比如物(wu)体(ti)的(de)边缘、角点等(deng)），计算出(chu)这些(xie)特征点在(zai)不同帧之间的(de)位移。

这(zhe)个(ge)位(wei)移，就对(dui)应着(zhe)我们手部运(yun)动所产(chan)生的(de)画面(mian)变化(hua)，也就是运动矢(shi)量。

一旦运动矢(shi)量(liang)被计(ji)算出来，算(suan)法就(jiu)可以开始(shi)进行“补(bu)偿”了(le)。最直(zhi)观的(de)补偿(chang)方式是“像(xiang)素位(wei)移(yi)”。想象一(yi)下，如果算法检(jian)测到(dao)画面(mian)整体向右(you)移(yi)动了(le)5个(ge)像素(su)，那么(me)它就可(ke)以(yi)将下一(yi)帧的画面整(zheng)体向左(zuo)移(yi)动5个像素(su)，从而抵消掉(diao)手部运(yun)动造(zao)成的(de)位移(yi)。这种(zhong)方法就像(xiang)是在给每(mei)一帧画面(mian)“挪地方”，让(rang)它们重新(xin)对齐(qi)，达到稳定的效(xiao)果。

单纯的(de)像素(su)位移(yi)有时会显(xian)得生(sheng)硬，而(er)且(qie)容(rong)易在画面边(bian)缘(yuan)产生“裁(cai)切(qie)”的(de)痕(hen)迹，尤(you)其(qi)是在大(da)幅度的抖(dou)动下。因此(ci)，更高(gao)级的(de)算法(fa)会运(yun)用“插(cha)值(zhi)”技(ji)术(shu)。当画面(mian)需要补偿时，算(suan)法会(hui)根据(ju)周围(wei)像素(su)的(de)颜(yan)色和亮度(du)信息，在需(xu)要(yao)填充(chong)的(de)区域“创造”出(chu)新(xin)的像(xiang)素(su)，以平滑(hua)地过(guo)渡，避(bi)免出(chu)现(xian)明(ming)显(xian)的痕迹(ji)。

这就像是(shi)在(zai)画面上(shang)“画”出(chu)一部(bu)分，填(tian)补(bu)因补(bu)偿而产生(sheng)的空(kong)白。

除了像素位移和插(cha)值，更(geng)复杂(za)的运动补(bu)偿(chang)算法还(hai)会考虑(lv)画面(mian)的(de)“旋转(zhuan)”和(he)“缩放”。如(ru)果(guo)手机在抖动时还伴随着轻(qing)微的旋转(zhuan)，算法(fa)就(jiu)需(xu)要(yao)计(ji)算出旋(xuan)转的角度，并在画(hua)面上进行(xing)相应(ying)的(de)旋转补(bu)偿(chang)。同(tong)样，如(ru)果抖(dou)动导致(zhi)画(hua)面出(chu)现轻(qing)微的放(fang)大(da)或(huo)缩(suo)小，算(suan)法也(ye)会进行相应的(de)缩放补偿(chang)。这(zhe)些多维(wei)度的(de)补偿(chang)，共同构(gou)成了(le)我(wo)们(men)看到(dao)的(de)稳定(ding)画面。

“点(dian)W片91”的出(chu)现，不(bu)仅(jin)仅(jin)是一(yi)个(ge)代号(hao)，它(ta)更代(dai)表着(zhe)一(yi)种对极(ji)致(zhi)稳定(ding)画(hua)面的(de)追求。在现代(dai)智(zhi)能手机(ji)中(zhong)，这(zhe)种(zhong)追求已经渗透(tou)到(dao)了相机(ji)硬件(jian)和软(ruan)件算法的(de)每一个(ge)细(xi)节。光学防(fang)抖(dou)（OIS）通(tong)过移(yi)动镜头或(huo)传感(gan)器来(lai)抵消(xiao)抖动(dong)，而电子(zi)防抖（EIS）则(ze)完全依赖于(yu)算法进(jin)行图(tu)像处理。

而最先进的(de)防抖系(xi)统(tong)，往往(wang)是软硬件(jian)结合(he)的产物，它们协同工(gong)作，将运动补偿的(de)威力发(fa)挥到(dao)极致。

想象(xiang)一(yi)下，当你用手(shou)机记录下孩(hai)子(zi)奔跑(pao)的画(hua)面，或(huo)者在(zai)聚(ju)光灯(deng)下(xia)的舞(wu)台表(biao)演，如(ru)果画(hua)面晃动不(bu)定，再(zai)精彩的(de)内(nei)容也(ye)会大打(da)折(zhe)扣。运(yun)动(dong)补偿算(suan)法，正(zheng)是(shi)将这些(xie)“可能”变成“必然(ran)”的魔(mo)法(fa)。它让曾(ceng)经(jing)只能依赖专业稳(wen)定(ding)器才能实现(xian)的平(ping)稳(wen)镜(jing)头(tou)，如(ru)今(jin)在你的(de)指尖(jian)就能轻松(song)达(da)成。

在(zai)接下来(lai)的part2，我们(men)将(jiang)进一(yi)步深入探(tan)究运动补(bu)偿(chang)算法(fa)在(zai)不同(tong)场景下的(de)应用，以及(ji)它如(ru)何与AI技术(shu)相结(jie)合(he)，带来更加智(zhi)能和自然(ran)的防(fang)抖效果，让你(ni)真正理解(jie)“手持稳(wen)定(ding)”背(bei)后的(de)技(ji)术(shu)奥秘。

AI赋(fu)能，智能(neng)补(bu)偿(chang)：点W片91引领(ling)防抖算法的“智(zhi)慧”革命

在(zai)part1中，我们初(chu)步(bu)了解了(le)运动补(bu)偿算法(fa)的基本原理，知(zhi)道了它如何通(tong)过分析(xi)运动(dong)矢(shi)量来(lai)补偿(chang)画面的位(wei)移(yi)、旋转和(he)缩(suo)放(fang)。随(sui)着(zhe)科技(ji)的飞速发(fa)展(zhan)，特(te)别是人(ren)工(gong)智能(neng)（AI）的崛起，运动补(bu)偿算(suan)法(fa)早(zao)已不(bu)再(zai)是(shi)简(jian)单(dan)的像(xiang)素游(you)戏。它(ta)变得越来越“聪(cong)明(ming)”，越(yue)来越懂(dong)得(de)“读懂”我们的意图，从(cong)而(er)带(dai)来(lai)更自然(ran)、更出(chu)色(se)的防抖(dou)效果。

今天(tian)，我们(men)将继续(xu)以(yi)“点W片(pian)91”为线(xian)索(suo)，深(shen)入探(tan)究AI在(zai)运(yun)动补偿(chang)算法(fa)中的应用，以及它如何(he)引(yin)领防抖(dou)技(ji)术的(de)“智慧(hui)”革命。

传(chuan)统(tong)运动(dong)补偿(chang)算法主要依赖于(yu)对图(tu)像内容的几(ji)何分析。比(bi)如，它(ta)会寻找(zhao)画(hua)面(mian)中(zhong)稳(wen)定(ding)的(de)参(can)照物(wu)，或者(zhe)检测(ce)画面整体的(de)运(yun)动趋(qu)势。但(dan)这(zhe)种(zhong)方法(fa)在面对复杂场景时，比如快速(su)移(yi)动的物(wu)体(ti)、光(guang)线变化剧烈或(huo)者画(hua)面内容本(ben)身就(jiu)带有(you)动(dong)态(tai)模(mo)糊(hu)时(shi)，就显得(de)力不从心(xin)。这时(shi)，AI就(jiu)发挥了其强大的作用。

AI，特别是(shi)深度学(xue)习，让(rang)防抖算(suan)法能够(gou)“学习”如何区分“拍摄(she)者(zhe)的(de)无意(yi)抖动(dong)”和(he)“画面本身的意图(tu)性运动(dong)”。举个例子(zi)，当(dang)你(ni)拍(pai)摄一(yi)个正在跳舞的人时(shi)，这(zhe)个人(ren)的(de)动作(zuo)本身就是有速(su)度和方向的，如(ru)果算法(fa)简(jian)单地(di)将所(suo)有(you)运(yun)动都(dou)视为抖(dou)动并进(jin)行补偿，那(na)么舞(wu)蹈动(dong)作的流畅(chang)性和表现(xian)力就(jiu)会(hui)大(da)打(此(ci)处省(sheng)略(lve)部分原因，以保持篇(pian)幅的控制(zhi))。

而AI模(mo)型，通过大量的(de)视频数(shu)据训(xun)练，能够学(xue)会识别(bie)出“舞蹈(dao)动(dong)作(zuo)”和(he)“手(shou)部抖(dou)动”的(de)模式，从而(er)只(zhi)补(bu)偿后(hou)者(zhe)，保(bao)留(liu)前者应(ying)有的动态(tai)美(mei)感。

这(zhe)种(zhong)“意图(tu)识(shi)别”的能(neng)力，是AI赋能防抖(dou)算法(fa)的关键。AI可(ke)以通过(guo)分(fen)析视频的上下文信(xin)息，甚至预测拍(pai)摄(she)者(zhe)的意(yi)图(tu)，来(lai)做出更智能的(de)补偿(chang)决(jue)策。例如(ru)，当你正在(zai)进行一个(ge)缓慢(man)的推(tui)镜头时(shi)，虽然(ran)画(hua)面有(you)位移(yi)，但(dan)这(zhe)是一(yi)种(zhong)有(you)目的的运(yun)镜(jing)，而不(bu)是(shi)无意的抖动。AI能够识别出这种(zhong)“有目的(de)的运动”，并相应地(di)调整补偿(chang)策(ce)略(lve)，避免过度(du)矫正(zheng)，从而(er)保留运(yun)镜(jing)的流(liu)畅感。

除(chu)了识别(bie)画面内(nei)容(rong)，AI还(hai)能帮助(zhu)算法(fa)提升(sheng)运动(dong)矢量的计(ji)算精度。通过卷(juan)积神经网(wang)络(luo)（CNN）等模型，AI可以更精(jing)准地提取(qu)图像(xiang)特征(zheng)，更准(zhun)确地(di)预(yu)测不(bu)同帧之(zhi)间的运动(dong)关系，即使在低(di)光(guang)照、高噪(zao)点或者快(kuai)速运(yun)动的(de)情况(kuang)下，也(ye)能获得更(geng)可靠的运(yun)动(dong)矢(shi)量。这意味着，即(ji)使是(shi)再微(wei)小的(de)抖动，也能(neng)被AI捕(bu)捉(zhuo)并得到(dao)有效(xiao)的补(bu)偿。

我(wo)们常(chang)常听到“超(chao)级防(fang)抖”或(huo)者“电影级(ji)防抖”这样的宣(xuan)传语(yu)，这背后往(wang)往都离(li)不(bu)开(kai)AI技(ji)术的支(zhi)持(chi)。例如，一些(xie)手机会采(cai)用“主(zhu)体(ti)追(zhui)踪”技(ji)术，通过(guo)AI识别并(bing)锁定画(hua)面中的(de)关键主体(ti)，然后(hou)以该主(zhu)体为中心进行(xing)补(bu)偿，即(ji)使拍(pai)摄者移动(dong)，主体(ti)也始终保(bao)持在(zai)画(hua)面(mian)中央(yang)，并(bing)且(qie)画面(mian)相(xiang)对主(zhu)体(ti)的抖动被(bei)最大(da)程度地(di)消(xiao)除。

这(zhe)就(jiu)像(xiang)是给(gei)主体(ti)套上(shang)了一(yi)个“稳(wen)定(ding)光环”，让(rang)它在混乱(luan)的画(hua)面(mian)中也能保(bao)持(chi)清晰(xi)和稳定。

另(ling)一(yi)个AI在防抖中(zhong)的重(zhong)要(yao)应用是(shi)“运动模糊(hu)抑制(zhi)”。在(zai)拍摄(she)快(kuai)速运(yun)动物体(ti)时(shi)，即(ji)使(shi)画(hua)面整体(ti)稳定(ding)，物体本身也可(ke)能因(yin)为速(su)度过(guo)快而(er)产生运动(dong)模糊。AI可(ke)以通(tong)过分(fen)析运动(dong)矢量(liang)，并结合图像重(zhong)建技(ji)术(shu)，对模(mo)糊(hu)的区(qu)域进(jin)行“去(qu)模糊”处理，让运(yun)动的(de)主(zhu)体也(ye)变得清(qing)晰可见。这(zhe)大(da)大拓展(zhan)了(le)手(shou)机摄影的应用(yong)场景，让(rang)你(ni)可以(yi)轻松(song)捕捉(zhuo)到赛(sai)车飞驰、飞(fei)鸟掠(lve)过的瞬(shun)间。

“点W片91”，这(zhe)个(ge)概念(nian)也暗(an)示着，我们正在(zai)进入一个(ge)“所见即(ji)所得”的视频(pin)拍摄(she)新时(shi)代。曾(ceng)经需要专业(ye)设(she)备和(he)后期(qi)才能(neng)实现(xian)的稳定效(xiao)果，如今(jin)通过手机内(nei)置(zhi)的AI防抖(dou)算(suan)法(fa)，就能(neng)在拍(pai)摄的瞬间完成(cheng)。这极(ji)大地(di)降低(di)了视(shi)频创作(zuo)的(de)门槛，让普(pu)通用(yong)户也能轻(qing)松创(chuang)作(zuo)出媲美专业(ye)水准(zhun)的视频(pin)作(zuo)品。

当然，再先进(jin)的技术也并非(fei)万能。极(ji)端的抖(dou)动，或者(zhe)手机本(ben)身硬(ying)件的限制(zhi)，仍(reng)然(ran)可(ke)能(neng)导致(zhi)防抖(dou)效果不佳。但不可(ke)否认的(de)是，AI驱动的运动(dong)补偿(chang)算法(fa)，正在(zai)以前所未(wei)有(you)的(de)速度发展，不断(duan)突(tu)破着(zhe)我(wo)们对(dui)手机(ji)摄影的(de)想(xiang)象(xiang)。它让我们(men)告别(bie)了模糊(hu)的过去，走(zou)向(xiang)了一(yi)个更(geng)加(jia)清晰(xi)、稳定(ding)、智能的视频时(shi)代。

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图片来源：每经记者 陈希梅 摄

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封面图片来源：图片来源：每经记者 名称 摄