随着移动设备的快速开发,现代使用的手机通常允许用户捕获4K分辨率(即超高定义)图像。然而,对于图像进行示范,在低级视觉中,一项艰巨的任务,现有作品通常是在低分辨率或合成图像上进行的。因此,这些方法对4K分辨率图像的有效性仍然未知。在本文中,我们探索了Moire模式的删除,以进行超高定义图像。为此,我们提出了第一个超高定义的演示数据集(UHDM),其中包含5,000个现实世界4K分辨率图像对,并对当前最新方法进行基准研究。此外,我们提出了一个有效的基线模型ESDNET来解决4K Moire图像,其中我们构建了一个语义对准的比例感知模块来解决Moire模式的尺度变化。广泛的实验表明了我们的方法的有效性,这可以超过最轻巧的优于最先进的方法。代码和数据集可在https://xinyu-andy.github.io/uhdm-page上找到。
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