デジタルカメラと携帯電話は、私たちが貴重な瞬間を便利に記録することができるようにしています。デジタル画像の品質は常に向上していますが、デジタルスクリーンの高品質な写真を撮影することは依然として難しく、カメラセンサのピクセルグリッドとデバイススクリーンのピクセルグリッドの干渉により、しばしばモアレパターン（moire patterns）が発生し、写真に混入します。モアレパターンは、写真の視覚的品質を著しく損なう可能性があります。しかし、この問題を解決することを目指した研究はほとんどありません。本論文では、写真からモアレパターンを自動的に除去するための新しいマルチレゾリューション完全畳み込みネットワーク（multiresolution fully convolutional network）を提案します。モアレパターンは広い周波数範囲にわたるため、提案されたネットワークは入力画像に対して非線形マルチレゾリューション解析を行い、その後各周波数帯域でのモアレアーティファクト（moiré artefacts）のキャンセル方法を計算します。また、モアレパターン除去アルゴリズムの調査と評価のために、10万以上の画像ペアからなる大規模ベンチマークデータセットを作成しました。当社のネットワークは、既存の画像修復問題向け学習アーキテクチャと比較して、このデータセットで最先端の性能を達成しています。