摘要

在本文中，我们提出了一种基于卷积神经网络架构的最新视频去噪算法。以往基于神经网络的视频去噪方法未能取得成功，因为它们的性能无法与基于补丁的方法相媲美。然而，我们的方法不仅显著降低了计算时间，而且在性能上超过了其他基于补丁的竞争者。与现有的其他神经网络去噪器相比，我们的算法具有若干优良特性，如较小的内存占用量以及单个网络模型即可处理广泛噪声水平的能力。其去噪性能与较低的计算负载相结合，使得该算法在实际应用中具有吸引力。我们从视觉效果和客观质量指标两个方面将我们的方法与其他最先进算法进行了比较。实验结果表明，我们的算法在多个方面优于其他最先进方法。视频示例、代码和模型已在 \url{https://github.com/m-tassano/dvdnet} 公开提供。