结合运动补偿的球体双边滤波视频降噪算法

提出一种结合了运动补偿的球体双边滤波（motion compensated sphere bilateral filtering, MCSBF）视频图像降噪算法。在受噪视频图像中,首先利用视频序列中的当前帧和前后多帧图像,通过运动补偿得到当前帧的参考帧。在当前帧和参考帧构成的三维空间中,构建滤波窗为球体的双边滤波器,对当前帧像素进行三维双边滤波、实现降噪。算法能够充分利用视频图像中的空时相关性,在保持视频图像细节的同时、有效地去除噪声。实验结果表明,在提升受噪视频图像主观视觉质量和峰值信噪比（peak signal noise ratio, PSNR）等方面,算法优于空时联合滤波（spatial temporal joint filtering scheme, JNT）、空时转换滤波（spatial temporal varying filter, STVF）、多假设运动补偿滤波（multi-hypothesis motion compensated filter, MHMCF）等经典视频图像降噪算法。