实时视频降噪与对比度增强：小波域滤波与帧间滤波方法

"这篇硕士学位论文主要探讨了数字视频处理中的降噪和对比度增强技术，特别是在Nordic 51822和52832芯片上的app_error_check(err_code)程序错误检查方法。作者杜振华在计算机科学与技术专业指导下，研究了帧内和帧间的视频降噪策略，以及对比度增强方法。" 在视频降噪部分，论文首先介绍了空域滤波作为帧内滤波的一种，包括线性和非线性滤波。线性滤波如邻域平均法，通过邻域内的像素值平均来平滑图像，消除噪声。非线性滤波则更为复杂，通常直接作用于像素邻域。论文还涉及了其他滤波技术，如次序统计滤波器、维纳滤波器、频域滤波和小波域滤波。其中，小波域滤波因其强大的频率分析能力而在降噪中表现出色，但实时性较差。为解决这个问题，论文提出利用提升框架改进小波分解和重构过程，以提高实时性能。 此外，论文还讨论了帧间滤波，即时空滤波器，它们利用帧间的相关性来提升降噪效果。研究了时域平均滤波和自适应递归滤波，这两种方法在保持图像细节的同时，能更好地去除噪声。最终，论文提出了一种结合帧内和帧间滤波的提升框架实时视频降噪方法，这种方法在实验中被证明是有效的。 在视频对比度增强方面，论文针对低对比度视频，特别是红外视频，研究并实现了一系列方法。这些方法包括直方图均衡化、双向直方图均衡化以及基于小波变换的对比度增强。这些技术旨在提升图像的视觉清晰度，使细节更易于识别。 论文的最后部分，作者基于Directshow平台开发了一个仿真软件，整合了所有增强算法，进行实际操作验证和比较。 关键词: 实时处理、对比度增强、降噪、小波分解、提升框架 这篇论文详细阐述了数字视频降噪和增强的多种方法，不仅理论基础扎实，而且注重实际应用，对于理解和改进视频处理技术有着重要的参考价值。