Foreground-Constrained Eulerian Video Magnification

10個月前，我寫了一篇解讀歐拉影像放大技術的文章 Eulerian Video Magnification，這篇文章自發布以來，點擊率超過了1300次，評論數達到了29篇。若是你在 baidu 上搜索「Eulerian Video Magnification」，個人文章排在第二名（第一名是原論文的連接）。而若是你在 google 或 baidu 上搜索 「歐拉影像放大」 ，那麼第一名的位置就是個人文章。

一個促使我寫出這篇博文的緣由是由於個人畢業課題就和 EVM 算法有關。當時想着既然一直在鑽研這個算法，不如干脆寫成博文，一來幫助本身思考，二來也可以經過與其餘人交流，加深本身對這個算法的理解。個人論文的想法也很簡單，EVM 對於存在大幅度移動物體的細微變化的放大效果並不理想，因而我想到經過與拉格朗日視角的框架相結合，先對感興趣區域進行跟蹤（拉格朗日視角），而後對跟蹤結果進行局部的歐拉視角的動做放大，最後再進行多分辨率混合。整個算法框架我稱之爲「前景約束的歐拉影像放大算法」（Foreground-Constrained Eulerian Video Magnification, FCEVM）。

FCEVM算法框架

在作這篇論文的時候，我就作好了把論文在博客上公佈並開源 LaTeX 源碼的打算。一方面是爲了激勵本身：既然要在網上發佈，那起碼文章得拿得出手才行。另外一方面也是爲了給使用個人論文 LaTeX 模板 SCNUThesis 的學弟學妹們一個真正的模板範例，讓他們儘快學會使用 LaTeX 排版論文，免去 Word 的痛苦。

論文的 LaTeX 源碼在最後給出，包含了論文、演示課件的 LaTeX 源碼，使用 Docear 繪製的思惟導圖，以及我一邊作研究一邊整理出來的文獻庫，相信也能對正在研究歐拉影像動做放大算法的朋友起到幫助。

（舒適提示：請點擊下方的 「閱讀原文」 查看完整博文，並建議在 wifi 環境下閱讀。）

本文分享自微信公衆號 - HaHack（gh_12d2fe363c80）。
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