論文の概要: Recaptured Raw Screen Image and Video Demoir\'eing via Channel and Spatial Modulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20332v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 10:19:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 15:47:57.249075
• Title: Recaptured Raw Screen Image and Video Demoir\'eing via Channel and Spatial Modulations
• Title（参考訳）: チャンネルと空間変調による生画面画像と映像デモティルの再生
• Authors: Huanjing Yue and Yijia Cheng and Xin Liu and Jingyu Yang
• Abstract要約: 生の入力に適した画像とビデオのデモアネットワークを提案する。 色分離された特徴分岐を導入し、チャンネルと空間変調を通して従来の特徴混合分岐と融合する。 実験により,本手法が画像とビデオの復調の両面において,最先端の性能を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.122531943812465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Capturing screen contents by smartphone cameras has become a common way for information sharing. However, these images and videos are often degraded by moir\'e patterns, which are caused by frequency aliasing between the camera filter array and digital display grids. We observe that the moir\'e patterns in raw domain is simpler than those in sRGB domain, and the moir\'e patterns in raw color channels have different properties. Therefore, we propose an image and video demoir\'eing network tailored for raw inputs. We introduce a color-separated feature branch, and it is fused with the traditional feature-mixed branch via channel and spatial modulations. Specifically, the channel modulation utilizes modulated color-separated features to enhance the color-mixed features. The spatial modulation utilizes the feature with large receptive field to modulate the feature with small receptive field. In addition, we build the first well-aligned raw video demoir\'eing (RawVDemoir\'e) dataset and propose an efficient temporal alignment method by inserting alternating patterns. Experiments demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance for both image and video demori\'eing. We have released the code and dataset in https://github.com/tju-chengyijia/VD_raw.
• Abstract（参考訳）: スマートフォンカメラによる画面コンテンツのキャプチャは、情報共有の一般的な方法となっている。 しかし、これらの画像や映像は、カメラフィルタアレイとデジタルディスプレイグリッド間の周波数エイリアスによって引き起こされるmoir\'eパターンによってしばしば劣化する。 生ドメインのmoir\eパターンはsRGBドメインのパターンよりもシンプルであり、生のカラーチャネルのmoir\eパターンは異なる性質を持つ。 そこで本研究では,生の入力用に調整した映像と映像のデモワーイングネットワークを提案する。 色分離された特徴分岐を導入し、チャンネルと空間変調により従来の特徴混合分岐と融合する。 特に、チャネル変調は、変調色分離機能を利用して、色混合機能を強化する。 空間変調は、大きな受容野を持つ特徴を利用して、小さな受容野を持つ特徴を変調する。 さらに,まず,アライメントされたrawvdemoir\'eing(rawvdemoir\'e)データセットを構築し,交替パターンを挿入する効率的な時間的アライメント手法を提案する。 実験により,本手法は映像と映像の両方において最先端の性能を実現することを実証した。 我々は、コードとデータセットをhttps://github.com/tju-chengyijia/vd_rawでリリースした。

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