当前飞速发展的数字视频技术使我们的生活日新月异，各种功能的数字视频系统层出不穷。从高清晰度数字电视到可视电话，从广播电视到通信网络，尤其是数字电视的发展，已成为信息产业新的增长点，并从一个侧面反映了一个国家IT产业的综合实力。不同的数字视频应用，具有不同的时空分辨率需求这就导致大量视频格式标准的并存，其多样性适应了视频应用的广泛性和专业性，但同时也造成了不同格式视频信号之间难以交流信息的现状。因此，研究多种视频格式间的转换就有其必要性和紧迫性。本文以视频格式转换为研究对象，重点研究视频格式转换中的关键算法——图像插值算法和图像增强算法。 论文首先简要回顾常规的图像插值方法，指出常规方法具有硬件实现方便的特点，但容易导致插值后图像模糊和锯齿现象，这与消费者对于图像质量的追求不符。论文通过实验比较发现常规的三次多项式插值，当插值邻域取6点而不是常规的4点时，可以在插值效果和硬件实现复杂度方面达到较好的折中，从而为中低端应用提供一种性价比较好的图像插值方法。在基本不损失插值效果的前提下，论文从硬件实现角度对Cubic6点图像插值方法进行简化，通过对插值点位置离散化、滤波器系数取整逼近、查表等措施简化FPGA硬件实现复杂度。 针对缩放比例要求较大或插值后图像具有较好的视觉效果等应用，论文详细讲述了一种新兴的基于方向多项式的边缘插值方法，该插值方法将图像分为边缘区和非边缘区，边缘区采用方向多项式进行插值，非边缘区采用常规的插值方法。针对方向多项式边缘插值原理较为复杂，难于硬件实现的不足，论文对方向多项式插值的Sobel算子、方向角计算、直方图分析、滤波等子模块分别进行简化，并从整体对方向多项式的数据流程进行优化，从而在基本不损失插值效果的前提下，利用较少的FPGA硬件资源实现了方向多项式插值。论文通过对边缘方向进行量化以减小硬件实现复杂度，并通过将非边缘区归类为某个方向的措施将边缘区插值和非边缘区插值统一起来，进一步降低硬件实现复杂度。 消费者对于图像质量的追求在不断提高，而随着集成电路等技术的发展计算复杂度等问题必将不断被克服。为此，论文探讨了图像插值的发展趋势，并提出一种新的各向异性的图像插值方法——基于非参数核估计的图像插值方法。该方法从信号估计角度出发，利用已知点在待插值点处的泰勒展开作为待插值点的初步估值，利用高斯核函数对估计误差进行加权，构造估计的代价函数，利用优化的方法通过使代价函数最小获得待插值点处的最终估值。论文对核估计方法进一步扩展，使得核估计中的核函数能够依据图像数据的结构特征作自适应调整，使基于核的方法更加适应图像的各向异性特性，在图像插值过程中更好地复原或保护图像边缘和纹理等结构信息，进一步提高插值后图像的视觉效果。 针对图像增强算法，论文首先简要介绍几种常规的图像增强算法。其次介绍一种易于硬件实现的灰度图像增强算法——反锐化掩模算法，并针对该算法对噪声敏感和易出现过增强现象的缺点，提出改进的区域自适应反锐化掩模图像增强算法，并给出具体的FPGA实现及相关优化过程，很好地达到了速度与硬件资源占用的平衡。 自然界和日常生活中，接触的大多是彩色图像，和灰度图像相比彩色图像还存在色彩信息，直接将灰度图像的增强方法移植到彩色图像增强领域容易使增强后图像产生失真或色偏等现象。为此，论文介绍一种适于彩色图像增强的模型——Retinex模型，并给出几种常用的基于Retinex模型的彩色图像增强模型。在此基础上，论文结合人类视觉系统的全局和局部自适应特性，提出一种新的仿生彩色图像增强方法，用于增强不均匀光照或低照度情况下的图像。该方法主要包括全局自适应亮度调节、局部对比度增强和颜色恢复三个部分。即全局亮度调节主要用来增强暗区域的亮度和压缩图像的动态范围；局部对比度增强利用当前点与其邻域象素的双边滤波输出之间的关系，调节当前点的亮度，以增强图像局部对比度；再通过一种简单的线性颜色恢复算法恢复图像色彩。相关实验表明，仿生彩色图像增强方法能够有效增强彩色图像，增强后的图像细节更突出特别是暗区域的细节特征，且增强后的图像色彩生动、逼真，较国际上新近提出的彩色图像增强算法更为优越。