الانعكاس الصوري (Image flare) هو مشكلة شائعة تحدث عندما يكون عدسة الكاميرا موجهة نحو مصدر ضوئي قوي. ويمكن أن يظهر على شكل ظلال خفية (ghosting)، أو تفريغ ضوئي (blooming)، أو أي تشوهات أخرى تؤدي إلى تدهور جودة الصورة. نقترح نهجًا جديدًا قائماً على التعلم العميق لإزالة الانعكاسات، يعتمد على مزيج من تقدير العمق وإعادة ترميم الصورة. نستخدم نموذج Vision Transformer الكثيف (Dense Vision Transformer) لتقدير عمق المشهد. ثم يتم دمج خريطة العمق هذه مع الصورة المدخلة، وتُقدَّم النتيجة إلى نموذج Uformer، وهو نموذج عام على شكل حرف U يعتمد على المحولات (transformer) لتحسين الصور. تُظهر الطريقة المقترحة أداءً يُعد من أفضل الأداءات الحالية على مجموعة بيانات الاختبار Flare7K++، مما يدل على فعاليتها في إزالة تشوهات الانعكاس من الصور. كما تُظهر الطريقة مرونة وقابلية تعميم جيدة على الصور الواقعية التي تضم أنواعًا متنوعة من الانعكاسات. نعتقد أن عملنا يفتح آفاقًا جديدة لاستخدام معلومات العمق في ترميم الصور. يمكن الوصول إلى الكود على منصة GitHub.