في هذا البحث، نقترح خوارزمية تنقية الفيديو من الضوضاء مبنية على هندسة شبكة عصبية تلافيفية (Convolutional Neural Network). الطرق السابقة التي تعتمد على الشبكات العصبية لتنقية الفيديو من الضوضاء لم تكن ناجحة حيث لا يمكن ل أدائها أن ينافس أداء الطرق القائمة على الرقع (patch-based methods). ومع ذلك، فإن طريقتنا تتفوق على المنافسين الآخرين القائمين على الرقع بأوقات حسابية أقل بكثير. بخلاف التنقيات الأخرى القائمة على الشبكات العصبية الموجودة، يظهر خوارزميتنا عدة خصائص مرغوبة مثل حجم ذاكرة صغير، وقدرة على التعامل مع نطاق واسع من مستويات الضوضاء باستخدام نموذج شبكة واحد. الجمع بين أداء التنقية وأعباء الحساب الأقل يجعل هذه الخوارزمية جاذبة للتطبيقات العملية للتنقية من الضوضاء. نقارن طريقتنا مع خوارزميات مختلفة متقدمة، سواءً بصرياً أو فيما يتعلق بالمقاييس الجودة الموضوعية. تظهر التجارب أن خوارزميتنا تنافس بشكل ملحوظ الطرق المتقدمة الأخرى. أمثلة الفيديو والكود والنماذج متاحة للعموم في الرابط \url{https://github.com/m-tassano/dvdnet}.