ECCVJul, 2020

基于小波的双分支网络的图像去莫尔纹去除

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TL;DR本文设计了基于小波变换和空间注意力机制的双分支网络（WDNet），用于图像去马赛克处理，并在 Rain 100 和 Raindrop 800 数据集上优于现有的图像去雨滴方法。
image demoireingmoire patternswavelet-based dual-branch networkspatial attention mechanismimage restoration
发现论文，激发创造
  • AADNet：注意力感知去莫尔网

    透过针对不同频带的动态材质和动态纹理的莫尔纹理的变化，提出了一种新型轻量级构架，称为 AADNet（注意力感知莫尔纹去除网络），用于高分辨率图像的莫尔纹去除。广泛的实验证实了我们的方法的有效性，并产生了高保真的图像。

    Mar, 2024

  • AWNet：基于注意力小波网络的图像 ISP

    本论文介绍了一种利用注意机制和小波变换，名为 AWNet 的新型网络，用于解决可学习的图像 ISP 问题。实验结果表明，该方法在 qualitatif 和 quantitatif measurements 方面都取得了进展。

    Aug, 2020

  • 利用多分辨率卷积神经网络进行 Moiré 照片恢复

    本文提出了一种新型的多分辨率完全卷积网络，用于自动从照片中去除莫尔纹，该网络对输入图像进行非线性多分辨率分析，计算如何在每个频带内消除莫尔纹，该网络在 $100,000^+$ 个图像对的大规模基准数据集上实现了最先进的效果，相对于现有的图像恢复问题的学习架构。

    May, 2018

  • 时序引导的双边学习方向感知视频去蒙皮

    本研究提出了一种统一框架 DTNet，即一种面向方向和时间的双边学习网络，用于视频去莫尔纹。DTNet 在去莫尔纹的过程中有效地应用莫尔纹模式移除、对齐、色彩校正和细节修复等步骤，经过广泛实验证明，在峰值信噪比方面，该方法优于最先进的方法，并提供更好的视觉体验。

    Aug, 2023

  • FPANet: 使用基于频率的帧级后对齐技术进行视频去褶皱演示

    本文提出了一种名为 FPANet 的模型，该模型在频率和空间域中学习滤波器，通过学习提取帧不变特征和输出更好质量的时间一致图像，改善了移除各种大小 Moire 图案的恢复质量，并用公开数据集展示了其优越性。

    Jan, 2023

  • 基于小波信道注意力融合网络的单幅图像去雨

    本文提出了一种新的卷积神经网络，叫做 Wavelet 通道注意力模块与融合网络，通过利用小波变换和逆小波变换来恢复图像，结合通道注意力，取得了比现有方法更好的降雨噪声图像去噪效果。

    Jul, 2020

  • 用于图像去莫尔纹的多尺度动态特征编码网络

    本文提出了一种基于多尺度卷积网络和动态特征编码的数字传感器图像去莫尔算法，可以同时处理不同频带的莫尔，且效果超过现有技术。

    Sep, 2019

  • 图像恢复的多层小波 - CNN

    本文提出了一种新的多层小波卷积神经网络（MWCNN）模型来更好地平衡感受野大小和计算效率，通过引入小波变换来减小收缩子网络中特征映射的大小并降低通道数，再使用反向小波变换来重建高分辨率特征映射，该模型可应用于许多图像修复任务，实验结果表明其有效性。

    May, 2018

  • SDWNet：一种基于小波变换的长径网络用于图像去模糊

    本研究提出一种使用扩张卷积和小波变换的简化网络结构来解决图像去模糊问题，通过充分利用不同的感受野，使我们的方法在训练要求较低的情况下实现了与现有算法相当的性能。

    Oct, 2021

  • 移动设备实时图像去莫尔滤波演示

    采用动态加速方法 (DDA) 和新设计的 moire prior 对漫反射现象进行实时检测和优化，以在移动设备上实现拍照质量的提高，并通过 Snapdragon 8 Gen 1 芯片在 Vivo X80 Pro 智能手机上验证了其在推理时间上的显著改善。

    Feb, 2023