图像噪声是影响图像质量的常见问题，主要包括椒盐噪声、高斯噪声和均匀分布噪声。椒盐噪声可用中值滤波去除，高斯噪声可通过均值滤波或高斯滤波处理，而均匀分布噪声则需根据具体情况选择去噪方法。不同噪声类型需采用相应的去噪策略，以提升图像分析效果。

该文介绍了视频实例分割方法DVIS，通过引入去噪策略实现在复杂和长视频中更稳定准确的目标跟踪。同时，利用DINO v2预训练的冻结的VIT-L模型探索了视觉基础模型在视频实例分割中的作用。在第5届LSVOS挑战赛中获得了第一名，开发和测试阶段分别达到了57.9 AP和56.0 AP。