目录
背景
方法
拉格朗日法
欧拉法
线性欧拉方法
深度学习法
总结
挖坑，运动放大。之前研究过一段时间相关内容，比较小众较为古老的领域，才疏学浅，我会把我了解到的知识在本系列中写出来。
背景
人类肉眼难以观察到细微的变化，然而重要的信息往往潜藏在其中，视频放大技术能够让我们更好地观察到视频中的这些变化，并对其进行深入的分析和利用。
方法
主要分三大类，拉格朗日法、欧拉法（线性、非线性）、深度学习法。各个方法的经典文章我列了一下，但是后续如果有时间和需要，我会把衍生、改进的一些文章也写一下。
拉格朗日法
《Motion magnification》
欧拉法
不同于拉格朗日的图像处理方法
线性欧拉方法
《Eulerian video magnification for revealing subtle changes in the world》
《Enhanced Eulerian video magnification.》
非线性欧拉方法
《Phase-based video motion processing》
《Riesz pyramids for fast phase-based video magnification》
深度学习法
《Learning-based Video Motion Magnification》
《基于SPNet的视频运动放大方法》
总结
——————————————————待完善————————————
