感知一致的图像摩尔纹去除方法

发布时间：2023-04-09 21:11

　　在用数码相机拍摄电子显示屏或具有较多细节纹理的物体时,经常会出现彩色的水波纹样式的图案,即为摩尔纹。摄屏图像中的摩尔纹严重影响了图像质量和视觉效果。在硬件层面上的摩尔纹去除方法主要是在镜头前添加低通滤镜或调整相机感光器件的频率的方式,但这些方法在日常拍摄中通常难以实施并且对硬件的配置要求较高,因此人们开始寻求使用图像处理算法来去除图像中的摩尔纹。由于摩尔纹的不规则性,利用几何分析或传统的图像处理方法很难去除所有样式的摩尔纹。由于近年来摩尔纹的图像数据集的出现,本文选择利用深度学习框架,提出了一种可以维持图像感知一致的摩尔纹去除方法,即追求摩尔纹去除后的图像和原图像在视觉感知上有同等质量。由于数据集的限制,本文主要针对在拍摄屏幕时产生的摩尔纹。本文认为在摩尔纹图像的恢复问题上,应该注重恢复后图像与干净图像在视觉主观上的一致性,即感知一致性,而感知一致性往往不能通过客观的图像质量评价标准如均方误差(MSE)来衡量。因此通过在训练中引入感知损失来维持输出图像与干净图像的感知一致性。另外,本文认为如果已知摩尔纹的位置信息,对其去除会有进一步的指导作用。本文的主要贡献如下:1、提出了一个多尺度的...

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 本文主要工作
    1.3 本文组织结构
第2章 相关工作
    2.1 摩尔纹的产生原因
    2.2 非深度学习方法去摩尔纹
    2.3 深度学习去除摩尔纹的相关工作
        2.3.1 卷积神经网络简介
        2.3.2 深度学习去除摩尔纹
    2.4 深度学习在其他图像处理领域的应用
    2.5 图像质量评价常用指标
    2.6 本章小结
第3章 感知一致的摩尔纹去除方法
    3.1 方法概述
    3.2 感知一致的图像摩尔纹去除方法
        3.2.1 感知损失
        3.2.2 提取摩尔纹蒙版
        3.2.3 摩尔纹去除的两阶段方法
    3.3 方法实现
        3.3.1 网络结构
        3.3.2 训练细节
    3.4 本章小结
第4章 实验及结果分析
    4.1 实验结果展示
    4.2 消融实验
    4.3 对比实验
        4.3.1 定量分析
        4.3.2 定性分析
    4.4 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 本文总结
    5.2 研究展望
参考文献
致谢
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本文编号：3787740