#106
summarized by : Teppei Kurita
Wavelet-Based Dual-Branch Network for Image Demoiréing

どんな論文か?

センサのBayer配列が原因で写真に発生するモアレは形状や色が不規則かつ、周波数の範囲が広いので適切に除去するのが困難。そこでウェーブレット変換を用いて様々な周波数帯に分解し周波数領域内で処理をするNNを構築することでより効果的にモアレを除去できることを示した。
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新規性

方向知覚モジュール(DRM)と呼ばれる、空間的なAttention機構を提案することで、モアレパターンが存在する領域を強調するのがキモ。更に、多種多様なモアレパターンを含んだデータセットを構築。

結果

従来最高性能であったモデルの性能を定性・定量的に大幅に凌駕している。またモアレのみならず、雨粒除去などの他のタスクにも有効であることを示している。

その他(なぜ通ったか?等)

実際にウェーブレット分解をしたサブバンドにモアレが検波できている図などを載せており、アプローチの有効性が直観的にわかりやすい。