无对齐原始视频去摩尔纹
计算机视觉与模式识别
2025-08-12 v3
摘要
视频去摩尔纹旨在去除屏幕内容拍摄过程中产生的干扰图案，恢复无伪影帧同时保持时间一致性。现有的视频去摩尔纹方法通常利用精心设计的对齐模块来估计帧间运动以利用时间信息；然而，这些模块往往复杂且计算量大。与此同时，近期研究表明使用原始数据作为输入可显著提升去摩尔纹性能。基于这一洞察，本文提出了一种新型无对齐原始视频去摩尔纹网络——频率辅助时空Mamba（DemMamba）。它依次排列空间Mamba块（SMB）和时间Mamba块（TMB），有效建模原始视频去摩尔纹中的帧间和帧内关系。SMB采用多方向扫描机制结合可学习频率压缩器，有效区分不同方向和频率的干扰图案，从而减少伪影、锐化边缘并忠实重建纹理。同时，TMB通过对时间序列进行双向扫描并整合通道注意力技术来增强时间一致性，促进时间信息融合。大量实验表明，DemMamba在PSNR上超越最先进方法1.6 dB，同时提供了令人满意的视觉体验。
引用
@article{arxiv.2408.10679,
title = {Alignment-free Raw Video Demoireing},
author = {Shuning Xu and Xina Liu and Binbin Song and Xiangyu Chen and Qiubo Chen and Jiantao Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.10679},
year = {2025}
}