对于高清晰度数字电视来说，视频后处理技术中最为重要的部分就是视频信号的去隔行处理功能，但已有的去隔行算法已经无法满足高清视频图像处理高性能、低成本的要求．最近两年，提出了很多新颖的去隔行算法，最先进的去隔行算法是采用运动补偿技术，它是利用视频中的运动信息，沿着图像运动轨迹进行补偿插值．但是这种算法的成功在很大程度上依赖于运动估计的准确性，而且算法复杂度较高，不易于硬件实现．但是随着VLSI的发展，运动补偿算法得到越来越广泛的应用．　　 本文首先介绍了传统的去隔行算法，包括经典的非运动补偿算法和基于运动补偿的算法，并分析了各算法的优缺点．在此基础上本文提出了两种引入小波变换的去隔行算法，将小波分解和重构应用到图像处理中，通过加权小波系数和对不同频段信息的分析以及利用中值滤波的处理后得到最后的去隔行图像，这两种算法充分利用了视频信号在空间和时间上的相关信息，结合了小波和形态学对图像处理的优点，克服了原来算法去隔行时的不足．实验结果表明，这两种处理方法分别在局部图像边缘处和富含纹理信息的图像处理效果不错，降低了由于隔行扫描带来的边缘锯齿效应和行间闪烁问题，提高了视觉效果．　　 本文共分为六章，具体内容安排如下:　　 第一章首先介绍了隔行扫描的优缺点和研究去隔行问题的重要性，并解释了去隔行问题以及阐述了去隔行技术技术与超分辨率的关系．　　 第二章介绍了经典的非运动补偿去隔行算法，给出了不同算法的公式描述并对分析各种算法的优缺点以及带来的问题．　　 第三章介绍了传统的运动估计和运动补偿技术，分析了视频序列对运动估计和运动补偿的要求以及各种方法可能产生的缺陷，重点介绍了运动估计中常用的搜索算法．　　 第四章介绍了基于运动补偿的去隔行算法，通过前一章介绍的运动估计和运动补偿的方法，发展了各种各样的去隔行算法，并分析了各种算法的优缺点．　　 第五章首先阐述了小波变换的基本理论，然后提出了本文的去隔行算法并给出了算法的详细步骤和仿真实验结果．　　 第六章是全文的总结．