微小运动放大技术是一种利用计算机处理视频流,从而将隐藏在其中的微弱运动信号进行发掘、放大,使之可视化,实现视觉增强的技术。通过此技术对含有微小运动的视频流进行处理,可以非接触式提取并分析视觉数据随时间的变化过程和趋势。欧拉视频放大技术（EVM）作为微小运动放大技术中的主要方法之一,引起人们的广泛关注。近年来,以该技术为基础在各领域展开的应用,展现出该技术广泛的应用前景和潜在的应用价值,尤其是在医学领域的应用已成为当前的研究热点。人体血液状态可反应人体健康情况,通过欧拉视频放大技术放大处理可视化这些微小的变化,有望通过非接触式、无创的方式来辅助诊断人体健康状态。基于此,本文主要研究欧拉视频放大技术和以欧拉视频放大技术为基础开展的与血液运动相关的非接触式医学检测。具体研究内容如下:首先,本文详细分析了欧拉视频放大技术的原理,并以人体手腕视频为例,探讨了其在放大过程中的颜色空间,具体研究了金字塔级数、滤波器类型、频带范围及放大倍数等工作参数。对比分析了基于MATLAB和基于python语言的Py Charm上的欧拉视频放大技术的运行结果,选用处理经验丰富的MATLAB运行欧拉视频放大方法进而展开相关非接触式医学检测的研究。接着,详细探究了基于EVM的肢体缺血的检测。提出了与肢体血液运动密切相关的三大检测指标,并在实验中使用控制变量法模拟下肢肢体缺血并放大血液运动。通过EVM放大处理不同缺血程度的下肢肢体,提取三大缺血检测指标信息,验证了该方法对不同缺血程度的灵敏度,根据三大缺血检测指标信息判定肢体是否缺血。其次,基于肢体缺血的研究,本论文进一步开展了基于EVM的肾脏缺血检测。以活体兔肾脏为实验对象,模拟肾脏缺血。提出了与肾脏血液运动密切相关的两大检测指标,经EVM放大处理后,提取肾脏不同缺血程度下的两大检测指标信息。验证了该方法对不同缺血程度的灵敏度。根据两大缺血检测指标信息,判定肾脏是否缺血,用于肾脏移植手术中对肾脏状态进行监测。最后,进行了基于EVM技术的血压检测研究。检测过程基于双路脉搏波的PTT测量原理,使用EVM放大处理同步采集的脸部及手腕视频,提取脸部及手腕动脉处两路脉搏波,获取PTT。根据人体血压和PTT的线性关系,计算出血压值。