غالبًا ما تظهر الصور المتأثرة بالظل اختلافات فضائية ملحوظة في اللون والإضاءة، مما يؤدي إلى تدهور أداء العديد من التطبيقات البصرية، بما في ذلك أنظمة الكشف عن الأشياء وتقسيمها. لحذف الظل بكفاءة في الصور الحقيقية مع الحفاظ على التفاصيل الدقيقة وإنتاج نتائج بصرية جذابة، نقدم شبكة إزالة الظل وتحسينه بدون قناع (ShadowRefiner) عبر محول فورييه السريع. بشكل خاص، يهدف وحدة إزالة الظل في طريقتنا إلى إنشاء تطابقات فعالة بين الصور المتأثرة بالظل والصور الخالية منها من خلال تعلم التمثيل الفضائي والتكراري. لحل مشكلة عدم تطابق البكسل وتحسين جودة الصورة بشكل أكبر، نقترح هندسة جديدة لمتحول انتباه فورييه السريع (FFAT)، حيث تم تصميم آلية انتباه مبتكرة للتحسين الدقيق. حققت طريقتنا المركز الأول في المسار الإدراكي وحققت ثاني أفضل أداء في مسار الدقة ضمن تحدي إزالة ظل الصورة NTIRE 2024. بالإضافة إلى ذلك، تُظهر النتائج التجريبية الشاملة أيضًا الفعالية الجذابة لطريقتنا المقترحة. الرمز متاح للعموم: https://github.com/movingforward100/Shadow_R.