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题名摩尔纹图案自动去除技术综述
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作者
亓文法
刘宇鑫
郭宗明
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机构
北京大学王选计算机研究所
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期728-747,共20页
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基金
国家自然科学基金项目(U1636206)
出版业科技与标准重点实验室(新闻出版智能媒体技术重点实验室)项目。
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文摘
如今,数码相机和智能手机在人们的生活中扮演着越来越重要的角色,已经成为人们感知世界、记录信息和沟通交流的主要工具.当使用这些设备拍摄电子屏幕时,显示设备和摄像头传感器网格之间往往会发生混叠,通常导致图片中存在不规则分布的摩尔纹干扰图案,从而严重影响了拍摄图像的视觉质量效果.因此,摩尔纹图案去除方法研究对于拍摄图像的后期处理具有重要意义.为此,详细梳理了摩尔纹去除研究的发展脉络,并根据不同的适用场景和技术实现将现有方法分为2类:基于先验知识的摩尔纹去除方法和基于深度学习的摩尔纹去除方法.鉴于深度学习网络中训练数据集的收集和对齐方式不同,该类方法又分为基于卷积神经网络(CNN)的摩尔纹去除方法和基于生成式对抗网络(GAN)的摩尔纹去除方法.在此基础上,选择相同的公开数据集,对主流的深度学习方法进行算法实现和性能对比分析,并分别总结了各类方法的优缺点.最后,对未来的研究方向进行展望.
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关键词
摩尔纹图案
图像恢复
多尺度
深度学习
卷积神经网络
生成式对抗网络
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Keywords
Moirépattern
image restoration
multiscale
deep learning
convolutional neural network
generative adversarial networks
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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