拍摄设备如智能手机、数码相机的普及以及互联网的迅速发展,使得视频分享越来越成为人们日常生活所需。而由于外界因素,如相机抖动、噪声等造成视频质量的下降,不利于用户观赏和信息获取。因此,低质量视频增强技术应运而生。为解决由于拍摄设备随机抖动导致的视频抖动和运动模糊类视频低质问题,本文围绕视频稳像和去模糊技术展开研究,并重点解决视频抖动、视频运动模糊和存在的局部运动目标模糊问题,主要成果性工作包括:1.针对具有场景变换的抖动视频,本文提出了一种利用全景图的视频稳像方法。不同于传统稳像方法,本文利用原始视频序列生成广角视图,通过抽取视频帧合成输出稳定视频。在此基础上,为消除视频抖动导致的原始运动轨迹的非平滑性,提出了一种基于运动矢量统计的相机运动模式判决方法,并以此选择相应平滑方式。本文提出的稳像方法能有效去除较大抖动,同时避免视频宽度裁剪等后处理,具有较好的稳像能力。2.针对运动视频的去模糊问题,本文提出了一种基于时空一致性的块合成方法,通过强化帧间运动的相关性,提高模糊函数估计模型的准确性。为进一步提高算法的效率,提出基于频域分割的参考帧自适应选取方式。实验证明该方法能有效去除视频运动模糊,并相比原始基于模糊核的块合成模型效率更高。3.为克服目标快速运动造成的视频帧内局部运动目标的模糊问题,本文提出了一种局部运动目标去模糊方法。基于帧间相对运动趋势估计,建立了局部区域模糊程度度量方法。在此基础上,通过模糊运动目标分割,实现了基于对象的局部运动去模糊。实验验证了所提方法的有效性。