Le motif de moiré est une dégradation courante de la qualité d’image causée par un aliasing fréquentiel entre les écrans et les caméras lors de la prise de photos d’écran. La distribution fréquentielle complexe, l’imbalance des amplitudes entre les canaux colorés et les attributs d’apparence variés du motif de moiré rendent son élimination un problème difficile. Dans cet article, nous proposons un réseau neuronal de suppression du motif de moiré (MopNet) afin de résoudre ce problème. Tous les composants clés de MopNet sont spécifiquement conçus pour exploiter les propriétés uniques des motifs de moiré, notamment : une agrégation de caractéristiques multi-échelle pour traiter la complexité de la distribution fréquentielle, un prédicteur de contours ciblant chaque canal indépendamment afin d’exploiter l’imbalance des amplitudes entre les canaux colorés, et un classificateur conscient des attributs pour modéliser efficacement la diversité des apparences du motif de moiré. Des comparaisons expérimentales quantitatives et qualitatives valident les performances de pointe de MopNet.