효율적이고 스케일 저항성이 강한 초고해상도 이미지 데모어링 기법에 대한 연구

모바일 기기의 급속한 발전에 따라 현대의 일반적인 스마트폰은 사용자가 4K 해상도(즉, 초고화질) 이미지를 촬영할 수 있도록 지원한다. 그러나 이미지 모어레(pattern) 제거와 같은 저수준 시각 처리에서 도전적인 과제에 대해 기존 연구들은 일반적으로 저해상도 또는 합성 이미지에서 수행되어 왔다. 따라서 이러한 기법들이 4K 해상도 이미지에 실제로 얼마나 효과적인지는 여전히 불명확하다. 본 논문에서는 초고화질 이미지에 대한 모어레 패턴 제거를 탐구한다. 이를 위해 우리는 5,000개의 실제 세계 4K 해상도 이미지 쌍을 포함하는 세계 최초의 초고화질 모어레 제거 데이터셋(UHDM)을 제안하며, 현재 최고 수준의 기법들에 대한 벤치마크 연구를 수행한다. 또한, 4K 모어레 이미지를 효과적으로 처리하기 위한 효율적인 기본 모델인 ESDNet을 제안한다. 이 모델에서는 모어레 패턴의 스케일 변동성을 해결하기 위해 의미론적 정렬(scale-aware) 스케일 인식 모듈을 설계하였다. 광범위한 실험 결과는 제안하는 방법의 효과성을 입증하며, 기존 최고 수준의 기법들에 비해 훨씬 우수한 성능을 보이면서도 훨씬 더 가벼운 구조를 갖는다는 점을 확인하였다. 코드와 데이터셋은 https://xinyu-andy.github.io/uhdm-page 에서 제공된다.