論文の概要: DeRainMamba: A Frequency-Aware State Space Model with Detail Enhancement for Image Deraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06746v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 08:05:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.358204
• Title: DeRainMamba: A Frequency-Aware State Space Model with Detail Enhancement for Image Deraining
• Title（参考訳）: DeRainMamba: 詳細な画像デライニング機能を備えた周波数対応状態空間モデル
• Authors: Zhiliang Zhu, Tao Zeng, Tao Yang, Guoliang Luo, Jiyong Zeng,
• Abstract要約: 周波数対応状態空間モジュール(FASSM)と多方向知覚畳み込み(MDPConv)を統合したDeRainMambaを提案する。 4つの公開ベンチマークでの大規模な実験により、DeRainMambaはPSNRとSSIMの最先端手法を一貫して上回っていることが示された。 その結果, 単一画像デライニングのための状態空間フレームワークにおける周波数領域モデリングと空間的詳細化の併用の有効性が検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.900269590721382
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image deraining is crucial for improving visual quality and supporting reliable downstream vision tasks. Although Mamba-based models provide efficient sequence modeling, their limited ability to capture fine-grained details and lack of frequency-domain awareness restrict further improvements. To address these issues, we propose DeRainMamba, which integrates a Frequency-Aware State-Space Module (FASSM) and Multi-Directional Perception Convolution (MDPConv). FASSM leverages Fourier transform to distinguish rain streaks from high-frequency image details, balancing rain removal and detail preservation. MDPConv further restores local structures by capturing anisotropic gradient features and efficiently fusing multiple convolution branches. Extensive experiments on four public benchmarks demonstrate that DeRainMamba consistently outperforms state-of-the-art methods in PSNR and SSIM, while requiring fewer parameters and lower computational costs. These results validate the effectiveness of combining frequency-domain modeling and spatial detail enhancement within a state-space framework for single image deraining.
• Abstract（参考訳）: 画像のデライン化は、視覚的品質を改善し、信頼性の高い下流視覚タスクをサポートするために不可欠である。 Mambaベースのモデルは効率的なシーケンスモデリングを提供するが、細かな細部を捉える能力と周波数領域認識の欠如により、さらなる改善が制限される。 これらの問題に対処するために、周波数対応状態空間モジュール(FASSM)とMDPConv(Multi-Directional Perception Convolution)を統合したDeRainMambaを提案する。 FASSMはフーリエ変換を利用して、雨のストリークと高周波画像の詳細を区別し、雨の除去と詳細な保存のバランスをとる。 MDPConvはさらに、異方性勾配の特徴を捉え、複数の畳み込み枝を効率的に融合することで局所構造を復元する。 4つの公開ベンチマークでの大規模な実験により、DeRainMambaはPSNRとSSIMの最先端の手法を一貫して上回り、パラメータの削減と計算コストの低減を図っている。 これらの結果は, 単一画像デライニングのための状態空間フレームワークにおける周波数領域モデリングと空間的詳細化の併用の有効性を検証した。

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