CCALF是把亮度的信息进行维纳滤波加到色度上，以补充色度平坦的信息。于JVET的O次会议提出，Q次会议接收。
首先我们先回顾一下ALF的算法，然后进行CCALF的学习。
1 输入输出
输入：
1、亮度ALF之前的重建亮度像素；
2、色度ALF之后的滤波色度像素；
3、色度CTU位置及CTU宽高；
4、7个滤波系数值。
输出：色度CCALF滤波后的最终像素值。
2 步骤
1、从色度像素位置对应到亮度像素位置，4:2:0将位置乘2即可。
2、亮度重建像素处生成CCALF滤波模板，如果亮度像素位置超过图片边界，则令其值为最近的像素点。
3、根据系数值进行滤波，得到的补偿值加进色度滤波值上，结束。
注：一些边界限制：当前亮度CTU是最下面一行的CTU且CTU高不足2——扁平情况。只应用如下滤波方法：即亮度CTU的倒数4、5行边界为人为边界，只用那一行3个像素滤波。亮度CTU倒数3、6的滤波也不涉及最后一行那个模板位置的像素，用上一行离得最近的那个代替，共用7个像素滤波。可见，亮度CTU的后4行比较特殊，有类似一个边界。
3 计算
黄色像素为色度对应的亮度像素位置，生成的模板如下
其中滤波系数为f，设模板位置对应像素值减去黄色像素值为e，则计算公式为
result = （Σ f * h）/ 128，将result值加在色度ALF后像素值上即可得到最终结果。