Foreground-Constrained Eulerian Video Magnification

2015/01/20 23:58
阅读数 44

10个月前,我写了一篇解读欧拉影像放大技术的文章 Eulerian Video Magnification,这篇文章自发布以来,点击率超过了1300次,评论数达到了29篇。如果你在 baidu 上搜索“Eulerian Video Magnification”,我的文章排在第二名(第一名是原论文的链接)。而如果你在 google 或 baidu 上搜索 “欧拉影像放大” ,那么第一名的位置就是我的文章。


一个促使我写出这篇博文的原因是因为我的毕业课题就和 EVM 算法有关。当时想着既然一直在钻研这个算法,不如干脆写成博文,一来帮助自己思考,二来也能够通过与其他人交流,加深自己对这个算法的理解。我的论文的想法也很简单,EVM 对于存在大幅度移动物体的细微变化的放大效果并不理想,于是我想到通过与拉格朗日视角的框架相结合,先对感兴趣区域进行跟踪(拉格朗日视角),然后对跟踪结果进行局部的欧拉视角的动作放大,最后再进行多分辨率混合。整个算法框架我称之为“前景约束的欧拉影像放大算法”(Foreground-Constrained Eulerian Video Magnification, FCEVM)。


FCEVM算法框架


在做这篇论文的时候,我就做好了把论文在博客上公布并开源 LaTeX 源码的打算。一方面是为了激励自己:既然要在网上发布,那起码文章得拿得出手才行。另一方面也是为了给使用我的论文 LaTeX 模板 SCNUThesis 的学弟学妹们一个真正的模板范例,让他们尽快学会使用 LaTeX 排版论文,免去 Word 的痛苦。


论文的 LaTeX 源码在最后给出,包含了论文、演示课件的 LaTeX 源码,使用 Docear 绘制的思维导图,以及我一边做研究一边整理出来的文献库,相信也能对正在研究欧拉影像动作放大算法的朋友起到帮助。


(温馨提示:请点击下方的 “阅读原文” 查看完整博文,并建议在 wifi 环境下阅读。)

本文分享自微信公众号 - HaHack(gh_12d2fe363c80)。
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