FPANet：基于帧级后对齐的频率域视频去摩尔纹网络
计算机视觉与模式识别
2024-12-31 v3 人工智能
摘要
摩尔纹由像素空间中重叠网格图案之间的干涉产生，会降低图像和视频的视觉质量。因此，去除此类图案（去摩尔纹）至关重要，但由于其在尺寸和失真上的复杂性，这仍是一项挑战。传统方法主要仅利用输入图像的空间域来解决该任务，限制了其去除大规模摩尔纹的能力。因此，本工作提出 FPANet，一种在频率域和空间域同时学习滤波器的图像-视频去摩尔纹网络，通过去除不同尺寸的摩尔纹来提升复原质量。为了进一步增强，我们的模型接收多个连续帧，学习提取帧不变的内容特征并输出质量更好且时间一致的图片。我们在一个公开的大规模数据集上验证了所提方法的有效性，观察到我们的方法在图像和视频质量指标以及视觉体验方面均优于 SOTA 方法。
引用
@article{arxiv.2301.07330,
title = {FPANet: Frequency-based Video Demoireing using Frame-level Post Alignment},
author = {Gyeongrok Oh and Sungjune Kim and Heon Gu and Sang Ho Yoon and Jinkyu Kim and Sangpil Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.07330},
year = {2024}
}
备注
Accepted version, to appear in Neural Networks