في عملية إزالة الومضات الليلية، يُعدّ امتلاك مجال استقبال واسع أمرًا بالغ الأهمية، نظرًا لأن الومضات قد تشغل جزءًا كبيرًا من الصورة، بل وقد تمتد لتشمل الصورة بالكامل. ومع ذلك، فإن النماذج التقليدية لمحولات النافذة (window-based Transformers) تُقيّد مجال الاستقبال داخل النافذة، مما يحد من قدرتها على التقاط السمات العالمية. كما أن الومضات قد تُسبب تعتيم المناطق المظلمة وجعلها أكثر إضاءة، ما يؤدي إلى فقدان التباين وتغيير الخصائص الترددية للصورة. ولحل هذه التحديات، نقدّم نموذج FF-Former، الذي يعتمد على التحويل السريع للدوائر (Fast Fourier Convolution) ويُصمم لاستخلاص السمات الترددية العالمية لتعزيز إزالة الومضات الليلية. لتحقيق ذلك، ندمج بلوك التردد المكاني (Spatial Frequency Block - SFB) بعد بنية Swin Transformer، مما يشكّل ما يُعرف بـ "بلوك التحويل الترددي لـ Swin" (Swin Fourier Transformer Block - SFTB). وتُمكّن هذه البنية من إقامة ارتباطات طويلة المدى واستخلاص السمات العالمية. على عكس المحولات التقليدية التي تعتمد على الانتباه الذاتي العالمي، فإن وحدة SFB تقوم فقط بعمليات التصفية (convolution)، مما يجعلها فعّالة وفعّالة من حيث الأداء. علاوةً على ذلك، أثناء مرحلة التدريب، نُحسّن دالة الخسارة لضمان الحفاظ على نقاط مصدر الضوء بعد إزالة الومضات الليلية. وأظهرت النتائج التجريبية على مجموعات بيانات حقيقية واصطناعية تفوقًا ملحوظًا في أداء إزالة الومضات الليلية باستخدام النموذج المقترح FF-Former.