FilterFusion视频去噪框架论文发布

2026年10月16日，arXiv Computer Vision 刊出 Wenlong Yang 等作者的论文，提出 FilterFusion 先验引导的自适应滤波器融合视频去噪框架。该框架用低分辨率控制器预测引导信号，自适应混合一组可解释去噪分支，并显式注入时间方差与空间方差线索，轻量设计仅 109K 参数。在 CRVD 真实传感器噪声数据集上，其达到 34.72 dB PSNR 和 0.9330 SSIM，网络计算量仅 0.18 GFLOPs。作者称，合成路径的编译 C 实现在 1080p 下单 CPU 线程每帧 17.9ms（55.9 FPS），超过实时，并比每帧需 2 秒以上的轻量 CNN 基线快 122–252 倍。论文已被 MMSP 2026 接收。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。