論文の概要: Spectral-Structured Diffusion for Single-Image Rain Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09054v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 00:53:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:23.91763
• Title: Spectral-Structured Diffusion for Single-Image Rain Removal
• Title（参考訳）: 単一画像降雨除去のためのスペクトル構造拡散
• Authors: Yucheng Xing, Xin Wang,
• Abstract要約: 単イメージ降雨除去に適したスペクトル構造拡散型フレームワークであるSpectralDiffを紹介する。 本手法は,多方向降雨成分の進行抑制を導くため,構造的スペクトル摂動を取り入れた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.382951136630937
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rain streaks manifest as directional and frequency-concentrated structures that overlap across multiple scales, making single-image rain removal particularly challenging. While diffusion-based restoration models provide a powerful framework for progressive denoising, standard spatial-domain diffusion does not explicitly account for such structured spectral characteristics. We introduce SpectralDiff, a spectral-structured diffusion-based framework tailored for single-image rain removal. Rather than redefining the diffusion formulation, our method incorporates structured spectral perturbations to guide the progressive suppression of multi-directional rain components. To support this design, we further propose a full-product U-Net architecture that leverages the convolution theorem to replace convolution operations with element-wise product layers, improving computational efficiency while preserving modeling capacity. Extensive experiments on synthetic and real-world benchmarks demonstrate that SpectralDiff achieves competitive rain removal performance with improved model compactness and favorable inference efficiency compared to existing diffusion-based approaches.
• Abstract（参考訳）: 雨のストリークは、複数のスケールにまたがる方向と周波数に集中した構造として現れ、単一イメージの雨の除去を特に困難にしている。 拡散に基づく復元モデルはプログレッシブ・デノナイズのための強力なフレームワークを提供するが、標準的な空間領域拡散はそのようなスペクトル特性を明示的に考慮していない。 単イメージ降雨除去に適したスペクトル構造拡散型フレームワークであるSpectralDiffを紹介する。 拡散定式化を再定義する代わりに,多方向降雨成分の進行抑制を導くために,構造的スペクトル摂動を取り入れた。 さらに,この設計を支援するために,畳み込み定理を利用して畳み込み操作を要素単位の積層に置き換え,モデリング能力を維持しながら計算効率を向上する完全生産型U-Netアーキテクチャを提案する。 合成および実世界のベンチマークに関する大規模な実験により、SpectralDiffは既存の拡散に基づくアプローチと比較して、モデルコンパクト性の向上と推論効率の向上により、競争性のある雨除去性能を達成することを示した。

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