論文の概要: Moire Image Restoration using Multi Level Hyper Vision Net

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08541v1
• Date: Sat, 18 Apr 2020 06:54:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 05:17:43.250216
• Title: Moire Image Restoration using Multi Level Hyper Vision Net
• Title（参考訳）: 多レベルハイパービジョンネットを用いたモアレ画像復元
• Authors: D.Sabari Nathan and M.Parisa Beham and S. M. Md Mansoor Roomi
• Abstract要約: 画像中のモアレパターンは、デモ後に現れる画像センサ(カラーフィルタアレイ)によってキャプチャされた高周波パターンから生じる。 画像の品質向上のために,モアレパターンを除去するためのマルチレベルハイパービジョンネットが提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9347456650909334
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: A moire pattern in the images is resulting from high frequency patterns captured by the image sensor (colour filter array) that appear after demosaicing. These Moire patterns would appear in natural images of scenes with high frequency content. The Moire pattern can also vary intensely due to a minimal change in the camera direction/positioning. Thus the Moire pattern depreciates the quality of photographs. An important issue in demoireing pattern is that the Moireing patterns have dynamic structure with varying colors and forms. These challenges makes the demoireing more difficult than many other image restoration tasks. Inspired by these challenges in demoireing, a multilevel hyper vision net is proposed to remove the Moire pattern to improve the quality of the images. As a key aspect, in this network we involved residual channel attention block that can be used to extract and adaptively fuse hierarchical features from all the layers efficiently. The proposed algorithms has been tested with the NTIRE 2020 challenge dataset and thus achieved 36.85 and 0.98 Peak to Signal Noise Ratio (PSNR) and Structural Similarity (SSIM) Index respectively.
• Abstract（参考訳）: 画像中のモアレパターンは、デモ後に現れる画像センサ(カラーフィルタアレイ)によってキャプチャされた高周波パターンから生じる。 これらのモアレパターンは、高頻度のシーンの自然な画像に現れる。 モアレパターンは、カメラの方向/位置が最小限に変化するため、大きく変化することもある。 したがって、モアレパターンは写真の品質を劣化させる。 装飾パターンの重要な問題は、モアレパターンが動的構造を持ち、色や形が異なることである。 これらの課題は、他の多くの画像復元タスクよりも分解を難しくする。 復調におけるこれらの課題に触発されて、画像の品質を改善するためにmoireパターンを取り除くために、マルチレベルハイパービジョンネットが提案されている。 重要な側面として、このネットワークでは、すべての層から階層的特徴を効率的に抽出し、適応的に融合するのに使用できる残チャンネルアテンションブロックが関与した。 提案されたアルゴリズムは NTIRE 2020 チャレンジデータセットでテストされており、信号ノイズ比(PSNR)と構造類似度(SSIM)指数に対してそれぞれ36.85と0.98ピークを達成した。

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