题目：视频增强技术研究

由于各种恶劣天候的影响，监视系统所获取的视频往往模糊不清，严重影响监视系统的效能，现有技术尚没有很好解决上述问题的能力，因此急需研究视频增强技术，以弥补现有技术的不足，改善视频质量，得到视觉效果更好、有利于进一步分析和判读的视频。本文以视频增强技术在复杂天候下视频监视系统中的应用为背景，分析了场景成像原理，深入研究了影响视频质量下降的各种因素，并根据这些因素将降质视频分成二类，其中一类是晚上、阴天、雨天、黄昏及黎明视频，另一类是雾天、沙尘天等视频。针对第一类天候视频，本文提出了一种基于相关系数的自适应图像增强算法。该算法将各帧图像进行分层处理，根据相邻层细节强相关、噪声弱相关的理论，能够在增强细节时抑制噪声，与原始的基于闭运算的算法及直方图均衡化算法相比，该算法能够更好地区分细节和噪声，且能够根据视频的光照情况自适应地调整亮度和对比度，避免了原始的基于闭运算的算法人工输入参数带来的操作不便问题。经过该算法处理后的视频亮度和对比度得到改善。针对等第二类天候视频，本文提出了一种基于Retinex计算理论的FSR算法，该算法能够削除视频模糊现象，处理后的视频清晰、色彩自然、对比度得到较大提高、目标易于识别。与普通的单尺度Retinex算法及多尺度Retinex算法相比，该算法简化了中心/包围函数，降低了计算复杂度，易于移植。此外，本文还研究了上述算法在DM642上的移植和优化实现。采用本文提出的优化方案，算法的执行效率得到极大提高，能够满足系统实时需求。