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视频放大技术是一种利用图像序列时空信息处理改变影像中微小变化幅度的技术。该技术可以将自然界中微小变化信号的幅度进行增强,实现对肉眼难以感知的微小变化的可视化,从而揭示自然界中微小变化所蕴含的重要信息与规律,帮助人们更好地通过图像序列感知和理解动态世界的变化信息,具有重大的研究价值与实际意义。欧拉视频放大技术(Eulerian Video Magnification,EVM)采用欧拉视角的思路方法,从全局角度分析视频内容的时空变化特性,感知图像序列中的微小变化,为微小变化信号的增强提供一种有效的途径。这一技术方法存在对噪声敏感以及大运动干扰的问题。噪声会随着放大倍数的增大而增大;大运动会造成放大结果产生严重的模糊与伪影。针对上述问题,本文以欧拉视角的方法框架为基础,研究提出了一种具有抗噪性能的视频放大新算法,以及两种抗大运动干扰的视频放大新算法。论文的主要研究工作如下:(1)针对基于亮度变化的欧拉视频放大方法对噪声敏感的问题,研究提出了一种基于主成分分析的视频放大新算法。该算法从欧拉视角全局角度出发分析视频内容的时空变化与噪声的特征差异,利用主成分分析在提取图像序列的微小变化的同时抑制噪声干扰,研究建立具有抗噪性能的视频微小变化放大算法。实验验证了算法有效性。(2)针对欧拉视频放大方法受非线性大运动干扰的问题,研究提出了一种基于幅度选择滤波的视频放大新算法。该算法在欧拉框架下分析了图像序列中大运动与微小变化在能量上的特征差异,采用幅度选择滤波的方法实现具有微小变化保持能力的大运动抑制,进一步结合视频微小变化的时间序列变化特性,研究建立具有抗非线性大运动干扰的视频放大算法。实验验证了算法有效性。(3)针对欧拉视频放大方法受快速大运动干扰的问题,研究提出了一种基于高斯三阶导数滤波的视频放大新算法。该算法分析了图像序列中快速大运动与微小运动在加速度的加速度上的特性差异,通过高斯三阶导数滤波实现抗快速大运动干扰的视频微小变化提取。在此基础上,结合图像序列中微小运动的强度变化以及相位变化特性,研究建立具有抗快速大运动干扰的视频放大算法。实验验证了算法有效性。(4)基于欧拉视频放大技术在微弱信号及亚像素级精度变化信号处理上的优势,研究开发了视频微小变化放大的典型应用。以欧拉视角的方法框架为基础,结合具体场景中微小变化信号的特性,研究了基于视频微小颜色变化放大的非接触式心率(Heart Rate,HR)估计,基于视频微小运动放大的呼吸率(Respiratory Rate,RR)估计、脉搏波测量以及目标微振动测量等技术,实现不同场景中微小变化的可视化检测。