論文の概要: FPANet: Frequency-based Video Demoireing using Frame-level Post Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07330v2
• Date: Mon, 19 Jun 2023 16:10:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 04:20:53.906103
• Title: FPANet: Frequency-based Video Demoireing using Frame-level Post Alignment
• Title（参考訳）: FPANet:フレームレベルのポストアライメントを用いた周波数ベースのビデオデモ
• Authors: Gyeongrok Oh, Heon Gu, Jinkyu Kim, Sangpil Kim
• Abstract要約: 周波数領域と空間領域の両方でフィルタを学習するFPANetという新しいモデルを提案する。 提案手法の有効性を,一般公開された大規模データセットを用いて実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.507353572917133
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Interference between overlapping gird patterns creates moire patterns, degrading the visual quality of an image that captures a screen of a digital display device by an ordinary digital camera. Removing such moire patterns is challenging due to their complex patterns of diverse sizes and color distortions. Existing approaches mainly focus on filtering out in the spatial domain, failing to remove a large-scale moire pattern. In this paper, we propose a novel model called FPANet that learns filters in both frequency and spatial domains, improving the restoration quality by removing various sizes of moire patterns. To further enhance, our model takes multiple consecutive frames, learning to extract frame-invariant content features and outputting better quality temporally consistent images. We demonstrate the effectiveness of our proposed method with a publicly available large-scale dataset, observing that ours outperforms the state-of-the-art approaches, including ESDNet, VDmoire, MBCNN, WDNet, UNet, and DMCNN, in terms of the image and video quality metrics, such as PSNR, SSIM, LPIPS, FVD, and FSIM.
• Abstract（参考訳）: 重なり合うギルドパターン間の干渉はモアレパターンを生成し、通常のデジタルカメラによってデジタルディスプレイ装置の画面をキャプチャする画像の視覚的品質を低下させる。 このようなモアレパターンの除去は、様々なサイズと色歪の複雑なパターンのために困難である。 既存のアプローチは主に空間領域におけるフィルタリングに重点を置いており、大規模なモアレパターンの除去に失敗した。 本稿では、周波数領域と空間領域の両方でフィルタを学習し、モアレパターンの様々なサイズを除去して復元品質を向上させるFPANetと呼ばれる新しいモデルを提案する。 さらに,複数の連続したフレームを学習し,フレーム不変なコンテンツ特徴を抽出し,品質の高い時間整合画像を出力する。 提案手法の有効性を実証し,PSNR, SSIM, LPIPS, FVD, FSIMなどの画像・映像品質指標を用いて, ESDNet, VDmoire, MBCNN, WDNet, UNet, DMCNNといった最先端の手法よりも優れていることを示す。

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