基于运动检测的帧间滤波：Nordic51822/52832 App_error_check优化与实时视频增强

本篇硕士学位论文深入探讨了基于运动检测的帧间滤波原理及其在Nordic51822和52832芯片中的应用，特别是在视频降噪处理中的作用。作者杜振华在计算机科学与技术专业背景下，针对数字视频中存在的对比度差和噪声问题，选择了两个关键技术路线进行研究：帧内降噪和帧间降噪。 在帧内降噪方面，论文考察了多种方法，如邻域平均法、次序统计滤波器、维纳滤波、频域滤波以及小波域滤波。作者特别针对小波域滤波的实时性不足，提出利用提升框架来加速小波分解和重构过程，从而提高实时性能。提升框架的优势在于计算简单、速度快且内存消耗少，这使得小波滤波在实际应用中更具效率。 帧间滤波，即时空滤波器，因其考虑到视频帧间的强相关性，能够提供更好的去噪效果。论文重点研究了时域平均滤波和自适应递归滤波方法。时域平均滤波通过判断像素间的运动情况，对静止区域和运动区域分别进行不同程度的加权平均，减少了噪声影响。自适应递归滤波则先进行运动检测，区分出运动部分和非运动部分，对两者分别处理，确保了去噪的同时保持图像细节。 针对视频对比度增强，特别是红外视频的低对比度问题，论文提出了多种解决方案，如直方图均衡、双向直方图均衡以及基于小波变换的对比度增强方法。这些技术旨在提升视频的整体视觉质量，使图像更易于识别和理解。 最后，论文将所有算法整合到DirectShow平台的仿真软件中，通过实际应用验证了这些增强方法的有效性和实用性。整个研究工作不仅解决了视频质量问题，还展示了如何将理论知识转化为实际应用，对于提升数字视频的质量和用户体验具有重要意义。