VR視頻內(nèi)容失真問題解決方法

聰明的谷歌VR工程師們解決了VR視頻內(nèi)容失真的問題，他們是怎么做到的呢？可以來看看。

EAC是這樣解決這個(gè)問題的

如圖，左右的對(duì)比非常簡(jiǎn)單地解釋了EAC的原理，就是保持兩極和赤道投影的長(zhǎng)度一致來創(chuàng)建像素的均勻分布，從而解決了在360視頻的“觀眾地平線視角”上內(nèi)容的失真問題。

不過工程師們?cè)谖恼轮幸矎?qiáng)調(diào)了，上面這個(gè)2D的圖示只是一個(gè)用于解釋的圖示，并不意味著在3D中能實(shí)現(xiàn)如此完美的結(jié)果。

事實(shí)上，EAC在2D中是一種數(shù)學(xué)上的精確表達(dá)，到了3D中像素的分布還是會(huì)出現(xiàn)一些偏差，盡管如此，相比之下在解決360視頻失真問題上也算很成功了。

像素均勻性比較

(等距矩形投影(左)、標(biāo)準(zhǔn)立方體投影(中)、EAC(右))

從圖示可看出，通過飽和度圖譜的比對(duì)也可以清楚反應(yīng)不同投影方式的結(jié)果。飽和度圖譜展示的是視頻像素與視頻像素密度的對(duì)比。

顏色從紅色、橙色、黃色到綠色最后是藍(lán)色。其中綠色代表最佳的像素密度比接近1：1。

而紅色和橙色表示像素密度不足(視頻的像素太低)。藍(lán)色表示被浪費(fèi)的像素(因?yàn)榇蟛糠?60視頻的視域不在兩極，所以被占用和浪費(fèi)的像素最多)。

EAC投影的飽和度顯然比前兩者更均勻，同時(shí)有效改善了赤道附近的像素質(zhì)量。

這種均勻性允許最大限度地利用現(xiàn)有帶寬，幫助任何分辨率的影像選擇最佳的像素密度。