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监控摄像机的隔行扫描是造成视频降质的重要因素，因此需要在进一步处理前对其进行去隔行。本文针对典型的视频监控场景，提出了一种快速有效的运动自适应去隔行算法。采用同极性4场运动检测法提取运动信息，将图像分为静止区域、运动区域和混合区域 对静止区域采用直接的场合并，对于运动区域采用改进的基于边缘的插值，混合区域则采用基于运动向量的加权平均。为提高算法的实时性，基于Nvidia 的CUDA技术对算法进行了GPU加速。实验结果表明，本文提出的去隔行算法插值精度高，边缘处理效果好，经过GPU加速后，处理速度也得到了大