【摘 要】
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视频中往往隐藏着细微且重要的运动信息,由于人眼分辨率有限,缺乏对较低空间和时间频率变化的敏感性.通过视频运动放大方法将这些不可见信息放大,使人或者机器视觉系统能得到重要信息.目前研究方法主要有拉格朗日、欧拉视频运动放大、基于深度学习方法.以提高减少噪声伪影逐步提高生成图像质量为目的 ,介绍了算法的原理及具体实现过程和相应的数据集,通过对比实验结果来评价算法的优劣,并提出了今后将要解决的主要问题和拟采用的方法.
【机 构】
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三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443002
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视频中往往隐藏着细微且重要的运动信息,由于人眼分辨率有限,缺乏对较低空间和时间频率变化的敏感性.通过视频运动放大方法将这些不可见信息放大,使人或者机器视觉系统能得到重要信息.目前研究方法主要有拉格朗日、欧拉视频运动放大、基于深度学习方法.以提高减少噪声伪影逐步提高生成图像质量为目的 ,介绍了算法的原理及具体实现过程和相应的数据集,通过对比实验结果来评价算法的优劣,并提出了今后将要解决的主要问题和拟采用的方法.
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