在特征提取之前对视频数据进行去噪通常涉及三类技术：空间滤波、时间滤波和基于机器学习的方法。这些方法旨在在减少噪声的同时保留重要的结构细节，从而确保下游任务（如目标检测或运动分析）更加准确。方法的选择取决于噪声类型、计算资源以及在保留细节和去除噪声之间进行权衡的需求等因素。
空间滤波通过分析像素邻域对单个帧进行操作。例如，高斯模糊通过对基于距离加权的像素进行平均来平滑噪声，尽管这可能会使边缘模糊。中值滤波用其邻域中的中值替换每个像素，这对于“椒盐噪声”很有效。非局部均值（NLM）是一种更高级的方法，通过比较整个帧中的图像块来找到相似区域并进行平均——这比简单的滤波器更能保留边缘。OpenCV 的 fastNlMeansDenoising 函数实现了 NLM，对于开发者来说很实用。然而，空间方法难以处理运动模糊，并且如果应用过于激进，可能会丢失精细细节。
时间和变换域技术利用多个帧的信息。时间平均通过对连续帧中的像素值进行平均来减少噪声，前提是场景是静态的——这在存在运动时会失败，但可以通过使用光流在平均之前对齐对象来改进。像 V-BM4D 这样的块匹配算法对相似的 3D 图像块（跨空间和时间）进行分组，并应用小波收缩来对其进行去噪。像 3D 离散余弦变换（DCT）这样的变换方法在频域中将噪声与信号分离。这些方法计算量大，但对于具有一致运动模式的视频很有效。对于实时使用，开发者可能会限制分析的帧数或优化运动补偿。
机器学习方法训练模型以区分噪声和信号。卷积神经网络（CNN），如 DnCNN 或自编码器，使用成对数据集学习从噪声帧到干净帧的映射。特定于视频的架构，如 3D CNN 或循环网络，处理时间序列以利用运动上下文。像 DVDNet 或 FastDVDnet 这样的预训练模型可在 PyTorch 等框架中使用，并且可以针对特定噪声类型（例如，弱光传感器噪声）进行微调。虽然功能强大，但这些模型需要大量的训练数据和 GPU 资源。对于轻量级部署，开发者可以使用混合方法，将一个用于空间去噪的小型 CNN 与更简单的时间滤波相结合。关键是在特征提取之前，通过对照干净参考检查 PSNR 或 SSIM 等指标来验证去噪质量。