1、在計算機高度普及、多媒體技術被廣泛應用的今天，人們對視頻圖像的接觸機會越來越多。而視頻圖像的質量將直接影響人們從視頻中所能獲得的信息量，考慮到視頻圖像品質低下主要受兩方面影響：一是在大霧、沙塵等惡劣天氣或者低光照情況下圖像對比度偏低；二是傳輸過程中受到噪聲的污染，因此對視頻圖像進行先消除噪聲，再增強圖像的處理非常有必要。這能夠突出視頻圖像特征，提高視頻圖像的品質，對于視頻圖像的應用至關重要。本文重點研究了應用于一般監(jiān)控系統(tǒng)的視頻去噪與增

2、強方法，主要內容如下：
　　 (1)研究了視頻信號成像機制中的視頻采集、Bayer圖像色彩重建、白平衡調整三個步驟對視頻信噪比(SNR)和畫面質量的影響。深入分析了視頻圖像中出現的噪聲類別和特點，以及惡劣天氣和低光照情況下的圖像特征。對均值濾波、中值濾波和高斯濾波三種經典去噪算法和AHE、BOHE和POSHE三種增強算法分別進行了對比分析。
　　 (2)研究了四階偏微分方程和自適應 TV去噪方法，以及基于PDE的多級分層

3、局部對比度增強方法。對比分析了四階偏微分方程和自適應TV去噪方法對不同噪聲的去噪能力，兩者對高斯噪聲處理效果較好。實驗分析了基于PDE的多級分層局部對比度增強方法的對比度拉伸能力，以及可能出現的人工痕跡，如過增強、斑點效應。
　　 (3)提出了一種基于單高斯背景建模和Non-local Means濾波的視頻去噪方法。利用單高斯背景建模提取幀間冗余信息，將Non-local Means濾波和幀間均值濾波結合并用，使得Non-loc

4、al Means濾波在視頻圖像上的處理效率大大提高。實驗結果表明，該方法對噪聲標準差中等的含噪視頻圖像具有良好而又穩(wěn)定的去噪性能。
　　 (4)提出了一種改進的基于變換系數直方圖的增強方法。通過實驗分析可知，高質量圖像在對數變換域的系數直方圖具有峰值遠離原點、分布曲線平坦的特點。本方法在此基礎上提出通過系數直方圖右移來實現對比度提高，通過增加高頻分量、減少低頻分量來實現邊緣銳化，對于一般低對比度圖像具有較好的增強效果。