人们常常通过拍摄屏幕来获取信息,但这样得到的图像往往包含采样混叠造成的摩尔条纹噪声（简称为摩尔纹）。摩尔纹的存在大大降低了屏幕拍摄图像（后文简称“屏摄图像”）的质量,对后续的图像处理和分析造成障碍。因此,研究如何去除屏摄图像摩尔纹具有重要的现实意义。摩尔纹复杂多变,其形状和颜色会因拍摄角度、拍摄距离、显示设备型号和相机型号的不同而变化,因此屏摄图像去摩尔纹任务充满挑战。本文首先对摩尔纹的特性进行了研究,并以此为依据提出了一种基于图像分解和多尺度导向滤波的去摩尔纹方法,本文的主要研究内容和贡献如下:1.提出基于局部方向特性的相对方向总变差先验。本文研究了摩尔纹的空间特征,针对摩尔纹的局部结构呈近似直线的特点,提出了相对方向总变差先验,该先验对摩尔纹有大幅相应,对其他图像内容有小幅相应,因此可以有效判断摩尔纹的存在性和刻画摩尔纹的局部方向特性。2.提出基于图像分解的摩尔纹去除方法。针对摩尔纹和图像内容十分相似,难以区分的问题,本文提出了基于图像分解的摩尔纹去除方法,将屏摄图像的Y通道分解为摩尔纹层和图像内容层,分别用高斯混合模型和所提相对方向总变差先验作为正则项进行约束。所提方法可以用半二次方分裂优化算法进行求解,得到无摩尔纹的Y通道图像。3.提出基于多尺度导向滤波的摩尔纹去除方法。针对摩尔纹在YUV空间的色度通道（U和V）中占比很小的特点,本文采用了导向滤波器对这两个通道的摩尔纹进行去除。普通的导向滤波器是基于局部窗口的线性滤波器,其滤波结果与窗口大小密切相关,而摩尔纹尺寸变化范围较广,无法找到满足所有摩尔纹的窗口尺寸。因此,本文提出了多尺度的导向滤波器,以无摩尔纹的Y通道图像为参考图,对屏摄图像进行多尺度下采样后再进行滤波,进而消除不同尺寸的摩尔纹。去除摩尔纹的Y通道图像和U、V通道图像合并后转化到RGB空间,得到了没有摩尔纹的复原图像。实验结果表明,所提方法相比3种代表性方法可以更有效的去除摩尔纹,更好地恢复屏摄图像内容。