論文の概要: DDR-Net: Haze-Aware Dual-Domain Refinement for Single-Image Dehazing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.11071v1
• Date: Mon, 13 Jul 2026 04:20:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-14 17:47:21.327546
• Title: DDR-Net: Haze-Aware Dual-Domain Refinement for Single-Image Dehazing
• Title（参考訳）: DDR-Net:シングルイメージデハージングのためのヘイズ対応デュアルドメインリファインメント
• Abstract要約: シングルイメージのデハージングは、ヘイズ劣化画像から鮮明なシーンを復元することを目的としている。 本稿では,単一画像のデハージングのためのヘイズアウェアなデュアルドメインリファインメントネットワーク(DDR-Net)を提案する。 DDR-Netは、ヘイズ除去のためのより効果的な特徴表現と再構成を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.962656508378179
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-image dehazing aims to recover clear scenes from haze-degraded images. It remains challenging due to the atmospheric scattering and the complexity of real-world haze distributions. Although recent end-to-end networks have achieved promising performance, two issues still limit their effectiveness: insufficient feature refinement at the bottleneck stage and weak local structural representation in encoder-decoder architectures. Thus, we propose a Haze-Aware Dual-Domain Refinement Network (DDR-Net) for single-image dehazing. Our method is built upon three modules: Haze Prior Extractor (HPE) provides multi-scale haze-aware priors by operating directly on downsampled hazy images; Detail-Enhanced Blocks (DE Blocks) serve as the core feature extraction units, capturing multi-scale structural information and enhancing edge and texture recovery via gradient-aware convolutions; and Spatial-Frequency Bottleneck Refinement (SFBR) at the bottleneck jointly exploits spatial and frequency information to refine bottleneck features. DDR-Net achieves more effective feature representation and reconstruction for haze removal. Extensive experiments on real-world benchmarks demonstrate that our method outperforms existing dehazing approaches. It achieves competitive performance on synthetic datasets.
• Abstract（参考訳）: シングルイメージのデハージングは、ヘイズ劣化画像から鮮明なシーンを復元することを目的としている。 大気の散乱と実世界のヘイズ分布の複雑さのため、依然として困難である。 最近のエンド・ツー・エンドのネットワークは有望な性能を達成したが、ボトルネック段階での機能改善が不十分なこととエンコーダ・デコーダアーキテクチャにおける局所的構造表現の弱さという2つの問題がまだその効果を制限している。 そこで本研究では,単一画像のデハージングのためのヘイズアウェアデュアルドメインリファインメントネットワーク(DDR-Net)を提案する。 提案手法は3つのモジュール上に構築されている: Haze Prior Extractor (HPE) は、マルチスケールのヘイズ画像を直接操作し、Detail-Enhanced Blocks (DE Blocks) はコア特徴抽出ユニットとして機能し、マルチスケールな構造情報を取得し、勾配認識畳み込みによるエッジとテクスチャの回復を向上する。 DDR-Netは、ヘイズ除去のためのより効果的な特徴表現と再構成を実現する。 実世界のベンチマークによる大規模な実験により、我々の手法は既存のデハジング手法よりも優れていることが示された。 合成データセット上での競合性能を実現する。

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