AI论文探讨室·A+·第13期-Motion Magnification

本文介绍了一种在视频序列中放大微弱变化的技术,特别关注于人眼难以察觉的轻微浮动信息。通过存储初始图像,利用鲁棒的特征点轨迹测量运动,并基于位置、颜色、运动分割像素,实现微小运动的显著增强。

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论文链接

简要说明

       这篇2005年的文章,看到这篇论文后发现贼好玩,而且有很多潜在的研究价值,所以这里就来简单说明一下。该方向主要解决的是在一个视频序列中放大微弱的变化,尤其是一些我们人眼不能看到的轻微浮动信息。首先作者对初始图像进行存储,然后利用一个鲁棒的分析特征点轨迹来测量运动,基于相似位置、颜色、运动来分割像素。一个新颖的运动相似群度量小运动根据相关时间,它常常与物理原因相关。一个离群掩模标记了分层模型中无法解释的观测结果,只是在原始存储观察区进行简单的复制。

系统框架

下面用作者公布的PPT,来展示一个全部的框架:

 

效果图

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