FF-Former: 야간 플레어 제거를 위한 Swin Fourier Transformer

야간 플레어 제거 과정에서 플레어가 이미지의 상당 부분, 심지어 전체 이미지를 차지할 수 있기 때문에 큰 수용 영역(Receptive Field)을 갖는 것이 매우 중요하다. 그러나 기존의 윈도우 기반 Transformer 기법은 수용 영역을 윈도우 내부에 제한함으로써 전역 특징을 포착하는 능력을 제한한다. 또한 플레어는 어두운 영역을 밝게 만들며 이미지의 대비를 감소시키고 주파수 특성까지 왜곡할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 빠른 푸리에 컨볼루션(Fast Fourier Convolution, FFC) 기반의 FF-Former을 제안한다. 이 모델은 야간 플레어 제거를 향상시키기 위해 전역 주파수 특징을 추출하도록 설계되었다. 이를 달성하기 위해 Swin Transformer 이후에 공간 주파수 블록(Spatial Frequency Block, SFB)을 도입하여 Swin 푸리에 트랜스포머 블록(Swin Fourier Transformer Block, SFTB)을 구성하였다. 이러한 구성은 장거리 의존성(長距離依存성)을 형성하고 전역 특징을 효과적으로 추출할 수 있도록 한다. 기존의 Transformer가 전역 자기주의(Global Self-Attention)에 의존하는 것과 달리, SFB 모듈은 단순한 컨볼루션 연산만 수행하므로 효율적이고 효과적인 구조를 갖는다. 더불어 학습 단계에서는 야간 플레어 제거 후에도 빛의 원천 점을 보존할 수 있도록 손실 함수를 최적화하였다. 실제 이미지 및 합성 데이터 기반의 벤치마크에서 수행된 실험 결과는 제안하는 FF-Former이 야간 플레어 제거 성능을 크게 향상시킨다는 것을 입증하였다.