视频图像预处理技术是一项通过各种预处理算法获得较好的视频图像质量和较高的视频图像压缩率的技术，随着多媒体显示技术的发展，使其在视频图像处理与应用中发挥着越来越重要的作用。本文深入研究了视频图像预处理中的去隔行和降噪技术。为了节省传输带宽和降低图像中的大面积抖动，隔行扫描是一种被广泛应用的扫描格式，随着各种场合下大屏幕电视的广泛使用，逐行显示系统会使隔行扫描带来的闪烁、画面抖动、锯齿等问题越来越突出，因此必须研究有效的去隔行算法。另外，由于图像传感器在将实际景物光信号转换为图像电信号时，总会引入各种噪声，这些噪声不仅会增加原始序列的熵，而且由于噪声在时域上的非相关性，编码器将花费较多的比特来进行编码，降低了编码器的工作效率，因此必须对视频图像进行降噪处理。本文深入研究了视频图像预处理中的去隔行和降噪技术，并提出了改进的去隔行和降噪算法，具体内容如下：首先，本文阐述了视频图像的质量评价标准，并分析了质量评价标准在视频图像中应用的意义。然后利用结构相似度(SSIM)、平均可分辨度和常用的峰值信噪比(PSNR)对去隔行算法进行评价，并利用PSNR对降噪算法进行评价。其次，分析了视频图像预处理中的去隔行技术，包括经典的线性去隔行算法和非线性算法，并分析了各种算法的优缺点。在此基础上，本文提出了一种基于中值滤波和边缘插值的去隔行算法，并对该算法进行了实现。实验结果表明：该算法有效保护了图像的水平、垂直以及斜线的边缘，有效解决了去隔行的运动虚像问题。利用结构相似度(SSIM)、平均可分辨度和常用的峰值信噪比(PSNR)三个客观评价准则对去隔行算法进行评价，本文所提算法的客观评价指标都优于行平均、ELA、NEW ELA以及带运动检测的三点中值算法。再次，简单介绍视频图像的空间域和变换域降噪方法，传统的降噪方法是通过在编码之前进行预处理达到去除视频图像中噪声的目的，在本文中我们把空域内的局部统计滤波降噪预处理技术与H.264编码框架相融合，提出了一种基于H.264编码环内的视频图像降噪算法，并对该算法进行了仿真。仿真结果表明：基于H.264编码环内的视频图像降噪算法的滤波效果和编码压缩性能都比空域内的滤波有所提高，而且对图像的细节信息也有较好的保护。