提升可见光图像对比度：Nordic51822/52832的app_error_check优化与直方图均衡方法研究

本篇硕士学位论文深入探讨了可见光图像及其直方图在视频处理中的应用，特别是针对Nordic51822 和 52832 的 app_error_check(err_code)程序中的错误检查。在第四章，作者详细介绍了视频对比度增强处理的重要性，尤其是在数字视频领域，对比度和噪声问题直接影响用户体验。直方图均衡是常用的方法之一，其目标是通过调整像素值分布，使得图像在所有灰度级别上的像素点数均匀，从而提升图像的整体对比度。 直方图均衡是基于图像的概率密度函数（PDF）进行操作，通过对输入图像的累积分布函数（CDF）进行调整，使得输出图像的概率密度函数变得平坦。作者还解释了如何通过积分等数学原理来实现这一过程，以达到理想的图像效果。此外，论文还提到针对特定情况，如红外视频图像的低对比度问题，研究了直方图均衡、双向直方图均衡以及基于小波变换的对比度增强方法，这些技术能够有效改善视频质量。 在视频降噪方面，论文着重于帧内和帧间两种策略。帧内降噪方法如邻域平均、次序统计滤波、维纳滤波、频域滤波和小波域滤波都被研究并实验验证。针对小波域滤波的实时性问题，论文提出利用提升框架优化计算效率，以提高处理速度和内存管理。对于帧间滤波，如时域平均滤波和自适应递归滤波，因其考虑了视频帧间的相关性，去噪效果更佳。最后，论文提出了一种融合帧内和帧间滤波的实时视频降噪方法，实验证明了其有效性。 整个研究以西北工业大学计算机科学与技术专业硕士生杜振华的名义进行，指导教师为张艳宁，论文旨在解决数字视频中的实时增强问题，特别是关注实时性、对比度增强和降噪技术，如小波分解和提升框架的应用。研究成果被集成到DirectShow平台的仿真软件中，以便于实际效果的展示和评估。关键词包括实时处理、对比度增强、降噪和小波分析技术。