基于潜在扩散增强的图像闪烁-带纹去除:RIFLE
计算机视觉与模式识别
2025-10-20 v4
摘要
捕获屏幕图像已在日常生活中普及。然而,发光显示器的照片常受闪烁-带纹(FB)的影响,这种现象是由相机的滚动快门读取与显示器亮度调制之间的时序别名导致交替明暗条纹。与moire降解不同,FB虽频发且严重影响可读性和感知质量,却鲜少被研究。我们将FB去除形式化为专门的恢复任务,引入Removal of Image Flicker-Banding via Latent Diffusion Enhancement(RIFLE),一种基于扩散的框架,旨在去除FB同时保留细节。我们提出了闪烁-带纹先验估计器(FPE),预测关键带纹属性并注入恢复网络。此外,我们提出了掩码损失(ML),在不牺牲全局保真度的情况下集中监督带纹区域。为克服数据稀缺,我们提供了一个仿真管道,在亮度域中合成FB,并对带纹角度、带纹间距和带纹宽度进行随机抖动。同时应用 feathered边界和传感器噪声,以获得更真实的仿真。For evaluation,我们收集了一组带像素对齐无带纹参考的真实世界FB数据集(通过长曝光捕获)。在我们的真实世界数据集上,通过定量指标和视觉比较,RIFLE始终优于从轻到严重的FB的 recent image reconstruction baseline. To the best of our knowledge,它是首个研究FB的仿真与去除工作。我们的工作为后续研究在数据集构建和去除模型设计方面提供了良好基础。我们的数据集和代码将很快公开。
引用
@article{arxiv.2509.24644,
title = {RIFLE: Removal of Image Flicker-Banding via Latent Diffusion Enhancement},
author = {Libo Zhu and Zihan Zhou and Xiaoyang Liu and Weihang Zhang and Keyu Shi and Yifan Fu and Yulun Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.24644},
year = {2025}
}