由于大规模并行计算逐步成为计算机技术的核心,基于GPU并行计算已经成为高性能计算领域的研究和应用的热点。超高清晰度视频图像在医学诊断、电视影视、摄影成像等领域的大力发展,使人们对分辨率的要求越来越高。然而,4K视频图像存在数据量大,难以实现实时处理的问题。针对这一问题,本文提出了基于GPU的4K视频图像实时增强研究与实现,将限制对比度自适应裁剪系数直方图均衡化算法（Gamma Clipping-Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,GC-CLAHE）在GPU端优化加速实现4K视频图像的实时增强。本论文主要做了以下几个方面的研究并取得了结果:（1）针对低光照、拍摄场景、设备限制等导致视频图像不清晰问题,同时考虑到传统CLAHE算法的局限性,本论文对传统的CLAHE算法进行改进,提出了GC-CLAHE算法用于4K视频图像实时增强。由于变异系数衡量了图像块的亮度信息的离散程度,所以将用户输入的裁剪系数乘以该图像块的变异系数得到了新的裁剪系数。此改进方案对纹理简单的图像块使用了低裁剪系数,对纹理复杂的图像块使用了较高裁剪系数。该方法有效地解决了传统CLAHE算法导致的过度增强和环状伪影问题,使得输出视频图像的增强效果明显、突出图像细节。（2）针对GC-CLAHE算法复杂度高和4K图像计算量大的问题,本论文使用GPU平台加速GC-CLAHE算法对4K视频图像实时增强。采用并行优化改善程序性能,先后从共享内存优化、指令集优化、线程配置优化三个方面论述了优化过程。使用这三种优化方法对GC-CLAHE算法的每一个步骤进行优化加速。实验结果表明:经过GPU优化加速的GC-CLAHE算法对4K视频的处理耗时比纯CPU版程序耗时降低了近五倍;GPU版GC-CLAHE算法对4K视频的单帧处理时间平均在31ms～33ms,视频帧率为32fps,达到了4K视频实时增强的目标。（3）基于算法改进和优化过程,本论文在VS2017平台上集成VS QT Tools,使用QT Designer设计了一套4K视频实时增强的演示软件。该软件包括输入输出图像显示框、视频文件选择按钮、视频帧率窗口、当前帧号窗口、单帧用时窗口等等,利用上述控件直观地展示了实验结果。