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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07330v3
• Date: Thu, 05 Dec 2024 11:03:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:38:20.375781
• 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, Sungjune Kim, Heon Gu, Sang Ho Yoon, Jinkyu Kim, Sangpil Kim,
• Abstract要約: FPANetは、周波数領域と空間領域の両方でフィルタを学習する画像-ビデオ復調ネットワークである。 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）: 10.556848553421158
• License:
• Abstract: Moire patterns, created by the interference between overlapping grid patterns in the pixel space, degrade the visual quality of images and videos. Therefore, removing such patterns~(demoireing) is crucial, yet remains a challenge due to their complexities in sizes and distortions. Conventional methods mainly tackle this task by only exploiting the spatial domain of the input images, limiting their capabilities in removing large-scale moire patterns. Therefore, this work proposes FPANet, an image-video demoireing network 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 in terms of image and video quality metrics and visual experience.
• Abstract（参考訳）: モアレパターンは、ピクセル空間内の重なり合うグリッドパターン間の干渉によって生成され、画像やビデオの視覚的品質を低下させる。 したがって、そのようなパターンを削除(消し去る)することが重要であるが、サイズや歪みの複雑さのため、依然として課題である。 従来の手法では、入力画像の空間領域のみを利用して、大規模なモアレパターンを除去する能力を制限することで、この課題に対処する。 そこで本研究では、周波数領域と空間領域の両方でフィルタを学習し、モアレパターンのさまざまなサイズを除去して復元品質を向上させる画像-ビデオ復調ネットワークであるFPANetを提案する。 さらに強化するために,本モデルでは,フレーム不変なコンテンツの特徴を抽出し,時間的に整合性のある画質を出力することを学ぶ。 提案手法の有効性を大規模データセットを用いて実証し,画像や映像の品質指標や視覚的体験の観点から,最先端の手法よりも優れていることを示した。

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