在日常生活中,人们拍摄视频时由于场景光照不足,拍摄设备设置、拍摄角度等问题,视频质量可能会退化,实际得到的视频可能会出现低曝光的现象。在这种情况下,对视频进行色调调整、模式识别等操作就会受到影响,必须通过有效的方法对低曝光视频进行增强。视频增强技术可以使低曝光视频中的细节显示出来,有效的改进视频的质量,为视频的后期处理提供保证。然而以前的视频增强算法不能保证视频的细节信息,例如视频场景中的边界会弱化、视频未能均匀曝光等。本文针对不同类型的低曝光视频,提出不同的曝光增强算法,可以使视频均匀曝光,同时保证视频的细节。针对低曝光视频增强过程中的细节保持问题,本文提出了一种基于优化权重的曝光融合算法,可以使低曝光视频均匀曝光,并且同时保证视频的细节。为了解决以前图像融合方法中不能很好的保持图像细节的问题,本文结合两类图像融合的方法,提出一种基于最优权重融合的方法,在以前融合方法的基础上,加入最优权重值,可以更好的估计每一个像素对最终视频帧的贡献程度,以保障视频帧的细节。在进行视频时空一致性保持时,我们引入光流法计算相邻视频帧之间的相关性,将已经进行融合后的视频帧的颜色信息传播到其他未被增强的视频帧中,最终得到完整的增强后的视频。针对不均匀亮度的低曝光视频增强中曝光均匀性保持的问题,本文提出了一种基于分区曝光融合的视频增强算法,可以使不均匀亮度视频均匀曝光并更好的保持视频的自然性。为了解决使用全局色调映射函数可能会造成不均匀曝光的问题,我们提出一种分区曝光融合的方法进行视频帧增强,将分区曝光法与图像融合结合起来进行视频帧增强,可以保证均匀曝光,同时更好地保持视频帧的自然性。为了保证视频的时空一致性,我们提出一种将曝光分区与距离度量结合起来的方法进行帧间颜色传播,在处理不均匀亮度视频时可以更准确地进行相邻帧之间的匹配。实验结果证明,相比于目前的视频增强算法,我们的方法可以使不均匀亮度视频均匀曝光并且更好的保持视频的时空一致性。