一种基于事件流重构图像序列的微小运动放大方法

本发明公开了一种基于事件流重构图像序列的微小运动放大方法，解决了劣质重建图像微小运动细节模糊问题，属于计算机视觉领域；包括：将任务中目标的原始事件流数据转换为灰度图像序列；实施傅里叶变换获得频域子带集合；引入复数可操控金字塔算法得到具有多尺度多方向联合特性且分离出相位分量集合和幅值分量集合的特征子带集合；针对分离出的相位分量集合实施S变换时频滤波得到时频通域内的相位分量集合，基于线性放大系数得到增强后的相位分量集合；将增强后的相位分量集合和分离出的幅值分量集合逐个子带融合得到重构频域子带集合，通过傅里叶逆变转换到时域后输出微小运动放大图像序列；本发明从劣质重建图像中实现运动信息的精准提取。