Core Concepts
본 연구는 RAW 및 sRGB 데이터를 함께 활용하여 화면 모아레 패턴을 효과적으로 제거하고 색상 왜곡을 보정하는 방법을 제안한다.
Abstract
본 연구는 화면 촬영 시 발생하는 모아레 패턴을 효과적으로 제거하고 색상 왜곡을 보정하기 위해 RAW 및 sRGB 데이터를 함께 활용하는 방법을 제안한다.
먼저, RAW 및 sRGB 특징을 효과적으로 처리하기 위해 Skip-Connection-based Demoiréing Module (SCDM)을 개발했다. SCDM에는 Gated Feedback Module (GFM)과 Frequency Selection Module (FSM)이 포함되어 있어 RAW 및 sRGB 특징의 모아레 패턴을 각각 제거할 수 있다.
다음으로, RGB Guided ISP (RGISP)를 설계하여 RAW-to-sRGB 변환 과정에서 색상 정보를 보정할 수 있도록 했다. RGISP는 디바이스 종속적인 ISP를 학습하여 색상 왜곡을 보정한다.
마지막으로, Residual Swin Transformer Blocks (RSTBs)를 활용하여 전역적인 톤 매핑과 세부 정보 개선을 수행한다.
실험 결과, 제안 방법인 RRID는 기존 방법들에 비해 모아레 패턴 제거와 색상 보정 성능이 각각 0.62dB PSNR, 0.003 SSIM 향상되었다.
Stats
화면 모아레 패턴 제거를 위해 RAW 및 sRGB 데이터를 함께 활용하는 것이 효과적이다.
RAW 데이터는 모아레 패턴 제거에 유리하지만 색상 왜곡 보정에는 한계가 있다.
sRGB 데이터는 색상 정보를 제공하여 색상 왜곡 보정에 도움이 된다.
Quotes
"RAW 데이터는 sRGB 데이터에 비해 모아레 패턴이 덜 두드러지기 때문에 모아레 패턴 제거에 유리하다."
"RAW 데이터만으로는 색상 왜곡 보정에 한계가 있어 sRGB 데이터와 함께 활용해야 한다."