1、當(dāng)前飛速發(fā)展的數(shù)字視頻技術(shù)使我們的生活日新月異，各種功能的數(shù)字視頻系統(tǒng)層出不窮。從高清晰度數(shù)字電視到可視電話，從廣播電視到通信網(wǎng)絡(luò)，尤其是數(shù)字電視的發(fā)展，已成為信息產(chǎn)業(yè)新的增長(zhǎng)點(diǎn)，并從一個(gè)側(cè)面反映了一個(gè)國(guó)家IT產(chǎn)業(yè)的綜合實(shí)力。不同的數(shù)字視頻應(yīng)用，具有不同的時(shí)空分辨率需求這就導(dǎo)致大量視頻格式標(biāo)準(zhǔn)的并存，其多樣性適應(yīng)了視頻應(yīng)用的廣泛性和專業(yè)性，但同時(shí)也造成了不同格式視頻信號(hào)之間難以交流信息的現(xiàn)狀。因此，研究多種視頻格式間的轉(zhuǎn)換就有其必要性和

2、緊迫性。本文以視頻格式轉(zhuǎn)換為研究對(duì)象，重點(diǎn)研究視頻格式轉(zhuǎn)換中的關(guān)鍵算法——圖像插值算法和圖像增強(qiáng)算法。 論文首先簡(jiǎn)要回顧常規(guī)的圖像插值方法，指出常規(guī)方法具有硬件實(shí)現(xiàn)方便的特點(diǎn)，但容易導(dǎo)致插值后圖像模糊和鋸齒現(xiàn)象，這與消費(fèi)者對(duì)于圖像質(zhì)量的追求不符。論文通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較發(fā)現(xiàn)常規(guī)的三次多項(xiàng)式插值，當(dāng)插值鄰域取6點(diǎn)而不是常規(guī)的4點(diǎn)時(shí)，可以在插值效果和硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度方面達(dá)到較好的折中，從而為中低端應(yīng)用提供一種性價(jià)比較好的圖像插值方法。在基本不

3、損失插值效果的前提下，論文從硬件實(shí)現(xiàn)角度對(duì)Cubic6點(diǎn)圖像插值方法進(jìn)行簡(jiǎn)化，通過(guò)對(duì)插值點(diǎn)位置離散化、濾波器系數(shù)取整逼近、查表等措施簡(jiǎn)化FPGA硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度。 針對(duì)縮放比例要求較大或插值后圖像具有較好的視覺(jué)效果等應(yīng)用，論文詳細(xì)講述了一種新興的基于方向多項(xiàng)式的邊緣插值方法，該插值方法將圖像分為邊緣區(qū)和非邊緣區(qū)，邊緣區(qū)采用方向多項(xiàng)式進(jìn)行插值，非邊緣區(qū)采用常規(guī)的插值方法。針對(duì)方向多項(xiàng)式邊緣插值原理較為復(fù)雜，難于硬件實(shí)現(xiàn)的不足，論文對(duì)

4、方向多項(xiàng)式插值的Sobel算子、方向角計(jì)算、直方圖分析、濾波等子模塊分別進(jìn)行簡(jiǎn)化，并從整體對(duì)方向多項(xiàng)式的數(shù)據(jù)流程進(jìn)行優(yōu)化，從而在基本不損失插值效果的前提下，利用較少的FPGA硬件資源實(shí)現(xiàn)了方向多項(xiàng)式插值。論文通過(guò)對(duì)邊緣方向進(jìn)行量化以減小硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度，并通過(guò)將非邊緣區(qū)歸類為某個(gè)方向的措施將邊緣區(qū)插值和非邊緣區(qū)插值統(tǒng)一起來(lái)，進(jìn)一步降低硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度。 消費(fèi)者對(duì)于圖像質(zhì)量的追求在不斷提高，而隨著集成電路等技術(shù)的發(fā)展計(jì)算復(fù)雜度等問(wèn)題必

5、將不斷被克服。為此，論文探討了圖像插值的發(fā)展趨勢(shì)，并提出一種新的各向異性的圖像插值方法——基于非參數(shù)核估計(jì)的圖像插值方法。該方法從信號(hào)估計(jì)角度出發(fā)，利用已知點(diǎn)在待插值點(diǎn)處的泰勒展開(kāi)作為待插值點(diǎn)的初步估值，利用高斯核函數(shù)對(duì)估計(jì)誤差進(jìn)行加權(quán)，構(gòu)造估計(jì)的代價(jià)函數(shù)，利用優(yōu)化的方法通過(guò)使代價(jià)函數(shù)最小獲得待插值點(diǎn)處的最終估值。論文對(duì)核估計(jì)方法進(jìn)一步擴(kuò)展，使得核估計(jì)中的核函數(shù)能夠依據(jù)圖像數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征作自適應(yīng)調(diào)整，使基于核的方法更加適應(yīng)圖像的各向異性

6、特性，在圖像插值過(guò)程中更好地復(fù)原或保護(hù)圖像邊緣和紋理等結(jié)構(gòu)信息，進(jìn)一步提高插值后圖像的視覺(jué)效果。 針對(duì)圖像增強(qiáng)算法，論文首先簡(jiǎn)要介紹幾種常規(guī)的圖像增強(qiáng)算法。其次介紹一種易于硬件實(shí)現(xiàn)的灰度圖像增強(qiáng)算法——反銳化掩模算法，并針對(duì)該算法對(duì)噪聲敏感和易出現(xiàn)過(guò)增強(qiáng)現(xiàn)象的缺點(diǎn)，提出改進(jìn)的區(qū)域自適應(yīng)反銳化掩模圖像增強(qiáng)算法，并給出具體的FPGA實(shí)現(xiàn)及相關(guān)優(yōu)化過(guò)程，很好地達(dá)到了速度與硬件資源占用的平衡。 自然界和日常生活中，接觸的大多是彩

7、色圖像，和灰度圖像相比彩色圖像還存在色彩信息，直接將灰度圖像的增強(qiáng)方法移植到彩色圖像增強(qiáng)領(lǐng)域容易使增強(qiáng)后圖像產(chǎn)生失真或色偏等現(xiàn)象。為此，論文介紹一種適于彩色圖像增強(qiáng)的模型——Retinex模型，并給出幾種常用的基于Retinex模型的彩色圖像增強(qiáng)模型。在此基礎(chǔ)上，論文結(jié)合人類視覺(jué)系統(tǒng)的全局和局部自適應(yīng)特性，提出一種新的仿生彩色圖像增強(qiáng)方法，用于增強(qiáng)不均勻光照或低照度情況下的圖像。該方法主要包括全局自適應(yīng)亮度調(diào)節(jié)、局部對(duì)比度增強(qiáng)和顏色恢復(fù)