简要说明
这篇2005年的文章，看到这篇论文后发现贼好玩，而且有很多潜在的研究价值，所以这里就来简单说明一下。该方向主要解决的是在一个视频序列中放大微弱的变化，尤其是一些我们人眼不能看到的轻微浮动信息。首先作者对初始图像进行存储，然后利用一个鲁棒的分析特征点轨迹来测量运动，基于相似位置、颜色、运动来分割像素。一个新颖的运动相似群度量小运动根据相关时间，它常常与物理原因相关。一个离群掩模标记了分层模型中无法解释的观测结果，只是在原始存储观察区进行简单的复制。
系统框架
下面用作者公布的PPT，来展示一个全部的框架：
效果图
