随着数字视频通信技术的不断提高以及影视动画产品一体化的发展趋势，视频卡通化技术得到了广泛关注，逐渐成为促进产业文化发展的有效手段，因此对视频卡通化的研究具有重要的理论意义和研究价值。Winnem ller等人提出了一种实时的视频和图像抽象化框架，该框架用双边滤波器来减少低对比度区域的对比度，同时用高斯差分线条来加深高对比度区域的对比度。该方法中迭代的双边滤波器在处理较大视频图像时比较耗时，且其假定感兴趣区域是图像中亮度和颜色的高对比度区域，而忽略其他引起注意力的图像特征。本文针对Winnem ller框架存在的不足，提出了一种新的图像视频卡通化的方案。为了提高框架对较大视频图像的处理效率，先将视频图像从RGB彩色空间转换到La*b*空间并提取L分量，然后对亮度分量进行快速提升二级小波分解，对分解后的低频信息用迭代的双边滤波平滑，然后再结合分解得到的高频分量反变换到原始图像大小。实验表明，通过小波变换与双边滤波相结合的改进算法不仅保留了更多的边缘还大幅度提高了视频卡通化的处理速度。为了使前景和背景对比度不高的视频图像能成功卡通化，使用视觉注意力模型提取图像中感兴趣的区域，来指导视频图像的平滑力度以及线条的提取，对于感兴趣区域使用较小的平滑力度保留更多的细节信息，对于不感兴趣的区域则使用较大的平滑力度减少细节信息，从而达到非均匀卡通化的效果。实验表明，结合视觉注意力模型的非均匀卡通化可以突出感兴趣的区域同时淡化不感兴趣的区域。将本文改进的方案应用在视频图像上，通过视频转换可以得到比较好的卡通化视频图像。