近些年来,随着互联网带宽的不断提高以及智能设备的普及,视频通信技术越来越受到研究者的关注。目前视频通信的质量依然无法令人满意,一方面视频通话存在亮度过低的情况:目前智能手机大都具备视频采集功能,但当室内亮度偏暗时,由于设备镜头光圈的限制,所采集到的图像亮度较差;此外,部分手机由于镜头进光偏少,导致视频图像的亮度偏暗,从而限制了实时视频通话的质量,因此增强视频图像亮度是本文一个重要研究方向。另一方面在视频通信中人们往往对视频图像中肤色相关的区域更感兴趣,但是当前肤色检测算法存在检测效果差和准确率较低的问题,通过改进算法增强检测的准确率进行精确的去噪增强也是本文的一个研究重点。本文在分析了现有肤色检测算法和视频增强算法的优缺点后,提出了相应的改进算法。针对低照度和亮度过亮情况下,肤色检测算法不起作用的问题。本文提出了一种改进的自适应色调映射图像增强预处理方法,把待测像素亮度过低的部分进行亮度增强,对于增强过度的部分采用对比度拉伸技术进行处理,使其回归到正常检测阈值内。针对肤色检测算法采用固定模型的问题,本文修改了肤色检测模型,采用动态阈值判别方法,同时,针对检测中背景区域容易被误判为肤色的情况,本文增加了滤波操作,提高了肤色检测的准确度。通过实验分析,与原算法相比本文提出的算法在效果上有明显提升。本文基于WebRTC开发了验证系统对上述提出的改进算法进行了实现。并针对视频处理算法可能带来的网络传输上的延迟,提出了动态保护视频传输帧率的方法。实验效果表明,针对视频增强问题本文提出算法在WebRTC平台中取得了较好的效果,并在中国移动开发的程序中得到了应用。