Foreground-Constrained Eulerian Video Magnification

10个月前，我写了一篇解读欧拉影像放大技术的文章 Eulerian Video Magnification，这篇文章自发布以来，点击率超过了1300次，评论数达到了29篇。若是你在 baidu 上搜索“Eulerian Video Magnification”，个人文章排在第二名（第一名是原论文的连接）。而若是你在 google 或 baidu 上搜索 “欧拉影像放大” ，那么第一名的位置就是个人文章。

一个促使我写出这篇博文的缘由是由于个人毕业课题就和 EVM 算法有关。当时想着既然一直在钻研这个算法，不如干脆写成博文，一来帮助本身思考，二来也可以经过与其余人交流，加深本身对这个算法的理解。个人论文的想法也很简单，EVM 对于存在大幅度移动物体的细微变化的放大效果并不理想，因而我想到经过与拉格朗日视角的框架相结合，先对感兴趣区域进行跟踪（拉格朗日视角），而后对跟踪结果进行局部的欧拉视角的动做放大，最后再进行多分辨率混合。整个算法框架我称之为“前景约束的欧拉影像放大算法”（Foreground-Constrained Eulerian Video Magnification, FCEVM）。

FCEVM算法框架

在作这篇论文的时候，我就作好了把论文在博客上公布并开源 LaTeX 源码的打算。一方面是为了激励本身：既然要在网上发布，那起码文章得拿得出手才行。另外一方面也是为了给使用个人论文 LaTeX 模板 SCNUThesis 的学弟学妹们一个真正的模板范例，让他们尽快学会使用 LaTeX 排版论文，免去 Word 的痛苦。

论文的 LaTeX 源码在最后给出，包含了论文、演示课件的 LaTeX 源码，使用 Docear 绘制的思惟导图，以及我一边作研究一边整理出来的文献库，相信也能对正在研究欧拉影像动做放大算法的朋友起到帮助。

（舒适提示：请点击下方的 “阅读原文” 查看完整博文，并建议在 wifi 环境下阅读。）

本文分享自微信公众号 - HaHack（gh_12d2fe363c80）。
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