提升框架下的实时视频增强：帧内-帧间融合降噪与对比度增强方法

本篇硕士学位论文主要探讨了频域滤波模型在Nordic51822和52832处理器中的应用，特别是在图像增强和视频降噪处理中的具体实现。论文作者杜振华在计算机科学与技术专业背景下，针对数字视频存在的问题，如对比度不足和噪声干扰，进行了深入研究。 在视频降噪部分，研究者首先分析了多种帧内降噪方法，如邻域平均法、次序统计滤波器、维纳滤波器、频域滤波和小波域滤波。为了改善小波域滤波的实时性能，利用提升框架的特性，提高了分解与重构速度，增强了算法的实用性。此外，论文还着重研究了帧间滤波技术，如时域平均滤波和自适应递归滤波，这些方法能够充分利用视频帧间的相关性，显著提高去噪效果。 对于帧内与帧间相结合的实时视频降噪策略，提出了一种基于提升框架的方法，有效整合了帧内和帧间的优势，实验证明了其在实际应用中的有效性。这种方法旨在解决噪声问题，提升视频质量。 在视频对比度增强方面，论文针对红外视频等对比度低的场景，探讨了直方图均衡、双向直方图均衡以及基于小波变换的对比度增强技术。通过这些方法，可以改善视频图像的视觉效果，增强细节和清晰度。 论文最后通过DirectShow平台，将所有增强算法集成到一个仿真软件中，进行了一系列的模拟测试，以评估各方法的实际性能。关键词包括实时处理、对比度增强、降噪、小波分解和提升框架，显示出作者对实时视频处理技术的深入理解和实践。 这篇论文不仅提供了多种视频增强技术的理论基础，而且通过实验验证了这些技术在实际应用中的效果，为数字视频质量的提升提供了有价值的解决方案。