一种基于分层运动估计的实用视频去噪方法

在本文中，我们专注于基于分层运动估计（HME）的低复杂度方法对监控视频进行降噪。 基本思想是跟踪匹配的块并沿运动轨迹进行过滤。 所提出的HME方法从大块到小块进行，并且得到从粗到细的运动矢量。 一种新颖的“ Y”形检测器用于加快顶层的搜索过程，在顶层中，来自时间和空间邻域的运动矢量被用作具有不同权重的候选对象。 而且，新的和孤立的运动将被来自偏移查找表（LUT）的随机候选矢量捕获。 在中间层进行了处理块内部不连续性的改进，在底层使用了消除奇异矢量的滤波器。 分层过程可以排除不相关的运动矢量，并保证真实的运动估计。 与非局部均值和BM3D等流行的降噪方法相比，它极大地限制了搜索范围，并避免了复杂的变换。 所提出的方法由于有限和可靠的搜索而可以容易地在硬件中实现。 实验结果表明，该低复杂度算法可实现令人满意的降噪性能，特别是对于在恶劣照明条件下的监控视频而言。