論文の概要: Exploring Spectral Characteristics for Single Image Reflection Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12627v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 03:43:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.864794
• Title: Exploring Spectral Characteristics for Single Image Reflection Removal
• Title（参考訳）: 単一画像の反射除去のための分光特性の探索
• Authors: Pengbo Guo, Chengxu Liu, Guoshuai Zhao, Xingsong Hou, Jialie Shen, Xueming Qian,
• Abstract要約: 反射媒体と相互作用する入射光による反射の除去は、画像復元領域において悪い問題である。 既存のアプローチは、通常、イメージ領域内でのみリフレクション除去に対処する。 スペクトル学習の新しい視点を提案し,反射像の光学スペクトルを再構成するスペクトルコードブックを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.5568000660271
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Eliminating reflections caused by incident light interacting with reflective medium remains an ill-posed problem in the image restoration area. The primary challenge arises from the overlapping of reflection and transmission components in the captured images, which complicates the task of accurately distinguishing and recovering the clean background. Existing approaches typically address reflection removal solely in the image domain, ignoring the spectral property variations of reflected light, which hinders their ability to effectively discern reflections. In this paper, we start with a new perspective on spectral learning, and propose the Spectral Codebook to reconstruct the optical spectrum of the reflection image. The reflections can be effectively distinguished by perceiving the wavelength differences between different light sources in the spectrum. To leverage the reconstructed spectrum, we design two spectral prior refinement modules to re-distribute pixels in the spatial dimension and adaptively enhance the spectral differences along the wavelength dimension. Furthermore, we present the Spectrum-Aware Transformer to jointly recover the transmitted content in spectral and pixel domains. Experimental results on three different reflection benchmarks demonstrate the superiority and generalization ability of our method compared to state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 反射媒体と相互作用する入射光による反射の除去は、画像復元領域において悪い問題である。 主な課題は、キャプチャされた画像における反射と透過成分の重なり合いから生じ、クリーンな背景を正確に識別し、復元する作業が複雑になる。 既存のアプローチでは、反射を効果的に識別する能力を妨げる反射光のスペクトル特性の変化を無視して、画像領域内でのみ反射除去に対処するのが一般的である。 本稿では、スペクトル学習の新しい視点から始め、反射像の光学スペクトルを再構成するためのスペクトルコードブックを提案する。 反射は、スペクトル中の異なる光源間の波長差を知覚することで効果的に区別することができる。 再構成されたスペクトルを利用するために、2つのスペクトル事前改善モジュールを設計し、空間次元の画素を再分割し、波長次元に沿ったスペクトル差を適応的に増強する。 さらに、スペクトラム・アウェア変換器を用いて、スペクトル領域と画素領域の伝送内容を共同で復元する。 3つの異なるリフレクション・ベンチマークによる実験結果から,最先端モデルと比較して,提案手法の優位性と一般化性を示す。

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