实时视频增强处理：降噪与对比度提升技术

"本文档主要讨论了数字视频实时增强处理方法，包括视频降噪和对比度增强两个方面，由西北工业大学计算机科学与技术专业的硕士研究生杜振华撰写，导师为张艳宁。论文中研究了多种降噪和对比度增强的技术，并提出了基于提升框架的实时视频降噪方法。" 在【标题】中提到的"频带的逐级划分"与"app_error_check(err_code)"程序错误检查，这两个概念分别属于信号处理和嵌入式系统编程领域。 频带的逐级划分是信号处理中的多分辨率分析概念，通常与小波变换相关。它通过一系列闭子空间序列来表示不同尺度下的信号特性，如图2．2所示。这一过程涉及到一致单调性、渐进完全性、伸缩规则性、平移不变性和Riesz基的存在性等几个关键性质。在图像处理和通信领域，这种分析方法常用于数据压缩和信号的精细分析。 另一方面，nordic51822和52832是 Nordic Semiconductor 公司的无线微控制器，它们广泛应用于物联网(IoT)设备。在嵌入式系统中，`app_error_check(err_code)`是一个常见的错误检查函数，用于检测和处理程序运行时的错误代码。当发生错误时，这个函数可能会触发故障处理机制，例如停止执行或记录错误日志，以帮助开发者诊断和修复问题。 在【标签】"图像增强"中，论文主要关注的是如何改善数字视频的质量。视频增强包括降噪和对比度增强。降噪是为了去除视频中的噪声，保持图像清晰度。论文研究了多种降噪方法，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。特别是，针对小波域滤波实时性不足的问题，通过提升框架提升了其计算速度和实时性。此外，论文还探讨了帧间滤波方法，如时域平均滤波和自适应递归滤波。 对比度增强则关注于提高视频的视觉效果，特别是对那些对比度较低的视频（如红外视频）。论文中提到了直方图均衡化、双向直方图均衡以及基于小波变换的对比度增强技术。这些方法可以通过调整像素值分布来优化图像的对比度，使细节更加明显。 【部分内容】中提到的"实时灰度图象增强研究"是论文的主要研究课题，它在DirectShow平台上实现了一个仿真软件，集成了各种增强算法，用于实际操作和验证这些方法的效果。 这篇硕士论文涵盖了信号处理中的频带逐级划分理论，嵌入式系统中的错误处理机制，以及数字视频处理中的降噪和对比度增强技术，展示了这些领域的理论知识和实际应用。