摘要

图像去摩尔纹是一项涉及纹理与色彩双重恢复的复杂图像修复任务。本文提出了一种新型的多尺度带通卷积神经网络（Multiscale Bandpass Convolutional Neural Network, MBCNN），以应对该问题。作为端到端的解决方案，MBCNN分别处理上述两个子问题。在纹理恢复方面，我们提出了一种可学习的带通滤波器（Learnable Bandpass Filter, LBF），用于学习摩尔纹纹理的频率先验信息，从而实现有效去除。在色彩恢复方面，我们设计了一种两步式色调映射策略：首先进行全局色调映射以校正整体色彩偏移，随后对每个像素进行局部色彩精细化调整。通过消融实验，我们验证了MBCNN各组成部分的有效性。在两个公开数据集上的实验结果表明，所提方法在性能上显著优于现有最先进方法，PSNR指标提升超过2dB。