論文の概要: Moiré Zero: An Efficient and High-Performance Neural Architecture for Moiré Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22407v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 06:16:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.024207
• Title: Moiré Zero: An Efficient and High-Performance Neural Architecture for Moiré Removal
• Title（参考訳）: Moiré Zero: モアレ除去のための効率的かつ高性能なニューラルネットワーク
• Authors: Seungryong Lee, Woojeong Baek, Younghyun Kim, Eunwoo Kim, Haru Moon, Donggon Yoo, Eunbyung Park,
• Abstract要約: MZNetは,モアレパターンを効果的に除去し,モアレゼロ状態に画像が近づくように設計されたU字型ネットワークである。 MZNetは高解像度データセットで最先端のパフォーマンスを達成し、低解像度データセットで競合結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.464291713830127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Moir\'e patterns, caused by frequency aliasing between fine repetitive structures and a camera sensor's sampling process, have been a significant obstacle in various real-world applications, such as consumer photography and industrial defect inspection. With the advancements in deep learning algorithms, numerous studies-predominantly based on convolutional neural networks-have suggested various solutions to address this issue. Despite these efforts, existing approaches still struggle to effectively eliminate artifacts due to the diverse scales, orientations, and color shifts of moir\'e patterns, primarily because the constrained receptive field of CNN-based architectures limits their ability to capture the complex characteristics of moir\'e patterns. In this paper, we propose MZNet, a U-shaped network designed to bring images closer to a 'Moire-Zero' state by effectively removing moir\'e patterns. It integrates three specialized components: Multi-Scale Dual Attention Block (MSDAB) for extracting and refining multi-scale features, Multi-Shape Large Kernel Convolution Block (MSLKB) for capturing diverse moir\'e structures, and Feature Fusion-Based Skip Connection for enhancing information flow. Together, these components enhance local texture restoration and large-scale artifact suppression. Experiments on benchmark datasets demonstrate that MZNet achieves state-of-the-art performance on high-resolution datasets and delivers competitive results on lower-resolution dataset, while maintaining a low computational cost, suggesting that it is an efficient and practical solution for real-world applications. Project page: https://sngryonglee.github.io/MoireZero
• Abstract（参考訳）: Moir\eパターンは、細かな繰り返し構造とカメラセンサーのサンプリングプロセスの間の周波数エイリアスによって引き起こされるものであり、消費者写真や産業欠陥検査などの実世界の様々な応用において大きな障害となっている。 ディープラーニングアルゴリズムの進歩により、畳み込みニューラルネットワークに基づく多くの研究がこの問題に対処するための様々な解決策を提案している。 これらの努力にもかかわらず、既存のアプローチは、モワールパターンの様々なスケール、向き、色の変化によるアーティファクトの効果的除去に苦慮している。 本稿では,MZNetを提案する。MZNetは,モアレパターンを効果的に除去し,モアレゼロ状態に画像が近づくように設計されたU字型ネットワークである。 マルチスケールデュアルアテンションブロック(MSDAB)によるマルチスケール特徴の抽出と精細化、多様なモアレ構造をキャプチャするマルチシェイプ大型カーネルコンボリューションブロック(MSLKB)、情報フローを向上するフィーチャーフュージョンベースのスキップ接続である。 これらとともに、局所的なテクスチャ復元と大規模なアーティファクト抑制が促進される。 ベンチマークデータセットの実験では、MZNetは高解像度データセット上で最先端のパフォーマンスを達成し、低解像度データセット上で競争力のある結果を提供する一方で、低い計算コストを維持しながら、実際のアプリケーションにとって効率的で実用的なソリューションであることを示唆している。 プロジェクトページ:https://sngryonglee.github.io/MoireZero

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