Бүх нийтлэлүүд
2026.05.072 min read#хиймэлоюунбаөгөгдлийншинжлэхухаан#ComputerVision#EVM#OpenCV#ImageProcessing#SignalProcessing#Python#DataScience
Eulerian Video Magnification (EVM) буюу Ведио дахь жижиг хөдөлгөөний өсгөлт
З.Номин-Эрдэнэ
Багш
З.Номин-Эрдэнэ
Багш
Бидний эргэн тойронд бидний нүдэнд өртдөггүй маш олон бичил хөдөлгөөнүүд байдаг. Жишээлбэл, хүний арьсны өнгөний өчүүхэн өөрчлөлтөөр дамжуулан зүрхний цохилтыг хэмжих, эсвэл барилгын бүтцийн үл мэдэгдэх чичирхийллийг илрүүлэх зэрэг нь Eulerian Video Magnification (EVM) буюу "Эйлерийн видео томруулалт" юм. 2012 онд MIT-ийн судлаачдын (Hao-Yu Wu, Michael Rubinstein нар) боловсруулсан энэхүү техник нь видеоны пикселүүдийн хугацааны явц дахь өөрчлөлтийг шинжилж, тухайн хөдөлгөөнийг томруулж харуулах замаар хүний нүдэнд ил болгодог.
EVM-ийн үндсэн логик нь "Лапласын пирамид" (Laplacian Pyramid) болон "Цаг хугацааны шүүлтүүр" (Temporal Filtering)-ийг хослуулахад оршино. Энэ нь бид видеоны пиксел бүрийг цаг хугацааны явцад тогтмол ажиглаж, тэдгээрийн өнгө эсвэл байршлын өөрчлөлтийг долгионы хэлбэрээр (signal) задалдаг гэсэн үг юм.
Олон хэмжээст задрал (Spatial Decomposition): Видеоны кадр бүрийг олон түвшний давтамжид задална. Ингэснээр хөдөлгөөнийг том, дунд, жижиг бүтцээр нь тусгаарладаг.
Цаг хугацааны шүүлтүүр (Temporal Filtering): Пикселүүдийн хугацааны явц дахь утгыг (intensity) шүүлтүүрээр дамжуулна. Жишээ нь: Хүний зүрхний цохилтыг харахын тулд 0.8–2.5 Гц давтамжийн зурвасыг шүүх шаардлагатай.
Томруулалт (Magnification): Шүүгдсэн дохиог $\alpha$ (magnification factor)-аар үржүүлж, өөрчлөлтийг илүү тод болгоно.
Дахин нэгтгэх (Reconstruction): Томруулсан дохиог анхны дүрсэндээ нэмж, эцсийн видеог үүсгэнэ.
Доорх код нь OpenCV болон SciPy сангуудыг ашиглан интернетээс видео татаж аваад, түүнийгээ EVM аргаар боловсруулан хадгалах бүрэн процесс юм.
Давуу тал:
EVM алгоритм нь юуны өмнө бүтэц, логикийн хувьд харьцангуй энгийн бөгөөд ойлгомжтой тул судлаачид болон инженерүүдэд хэрэгжүүлэхэд хялбар байдаг. Мөн энэ нь тооцооллын хувьд харьцангуй хурдан ажиллагаатай технологи юм. Түүнчлэн, уг аргын хамгийн том давуу тал нь хүний нүдээр харах боломжгүй маш бага хэмжээний өнгөний хувиралт, эсвэл бичил хөдөлгөөнүүдийг гайхалтай нарийвчлалтайгаар тодруулж, ил болгох чадварт оршдог.
Сул тал:
Хэдийгээр хүчирхэг технологи ч гэсэн ашиглалтын явцад анхаарах шаардлагатай сул талууд бий. Тухайлбал, видеоны хөдөлгөөнийг хэт өндөр коэффициентээр (magnification factor) томруулах үед дүрсэнд хүсээгүй дижитал чимээ (noise) үүсэх хандлагатай байдаг. Түүнчлэн, энэхүү арга нь үндсэндээ маш бага далайцтай хөдөлгөөнд зориулагдсан тул хэт их хөдөлгөөнтэй видеог боловсруулах үед үр дүн нь буурч, зурагт дүрсний гажуудал буюу artifacts үүсгэх эрсдэлтэй байдаг.