영상 내 미세 움직임을 축 방향으로 증폭하는 학습 기반 기술

Conceptos Básicos

본 연구는 사용자가 지정한 축 방향으로 영상 내 미세 움직임을 선택적으로 증폭하는 새로운 개념의 축 방향 영상 움직임 증폭 기술을 제안한다.

Resumen

본 연구는 영상 내 미세 움직임을 사용자가 지정한 축 방향으로 선택적으로 증폭하는 새로운 개념의 축 방향 영상 움직임 증폭 기술을 제안한다.

기존 영상 움직임 증폭 기술들은 영상 내 모든 방향의 움직임을 증폭하였지만, 이로 인해 증폭된 움직임이 복잡해져 분석이 어려워지는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 Motion Separation Module (MSM)을 제안하여 영상 내 움직임을 두 직교 축 방향으로 분리하고, 사용자가 지정한 축 방향의 움직임만을 선택적으로 증폭할 수 있도록 하였다.

또한 축 방향 영상 움직임 증폭을 위한 새로운 합성 데이터셋을 구축하였다. 이를 통해 제안 모델은 사용자가 지정한 축 방향의 움직임을 명확하고 간단하게 증폭할 수 있으며, 기존 일반적인 영상 움직임 증폭 기술과도 호환되는 장점을 가진다.

실험 결과, 제안 기술은 축 방향 움직임 증폭 시 기존 기술 대비 우수한 성능을 보였으며, 일반적인 영상 움직임 증폭 시에도 경쟁 기술들과 비교하여 우수한 결과를 달성하였다.

Estadísticas

영상 내 움직임 크기가 0.04 픽셀일 때 제안 기술의 SSIM 값은 0.95이다.
영상 내 움직임 크기가 0.5 픽셀일 때 제안 기술의 SSIM 값은 0.98이다.
영상 내 움직임 크기가 1.0 픽셀일 때 제안 기술의 SSIM 값은 0.99이다.
노이즈 수준이 0.01일 때 제안 기술의 SSIM 값은 0.95이다.
노이즈 수준이 1.0일 때 제안 기술의 SSIM 값은 0.90이다.
노이즈 수준이 100.0일 때 제안 기술의 SSIM 값은 0.80이다.

Citas

"본 연구는 사용자가 지정한 축 방향으로 영상 내 미세 움직임을 선택적으로 증폭하는 새로운 개념의 축 방향 영상 움직임 증폭 기술을 제안한다."
"제안 기술은 사용자가 지정한 축 방향의 움직임을 명확하고 간단하게 증폭할 수 있으며, 기존 일반적인 영상 움직임 증폭 기술과도 호환되는 장점을 가진다."

Ideas clave extraídas de

Learning-based Axial Video Motion Magnification

by Kwon Byung-K... a las arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.09551.pdf

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