基于Transformer的图像去噪算法：Uformer

题目描述：
Uformer是一种基于Transformer架构的图像去噪算法，它通过构建分层U形结构来有效捕获局部和全局依赖关系。与传统的卷积神经网络不同，Uformer利用Transformer的自注意力机制在多个尺度上建模长距离依赖关系，同时通过局部增强模块优化局部特征提取。该算法在图像去噪任务中表现出色，特别是在处理复杂噪声模式时具有优越的性能。

解题过程：

1. 问题分析：

   • 图像去噪的目标是从含噪图像中恢复出干净图像，传统方法如DnCNN主要依赖卷积操作，但卷积的感受野有限，难以捕获全局上下文。
   • Transformer的自注意力机制能有效建模图像中的长距离依赖，但直接应用于图像会因计算复杂度高而受限（复杂度与图像尺寸平方成正比）。
   • Uformer需解决两个核心问题：降低Transformer的计算成本，同时融合多尺度特征以提升去噪效果。

2. 整体架构设计：

   • Uformer采用编码器-解码器结构，形如U-Net，包含下采样（编码）和上采样（解码）路径。
   • 编码器逐步减少特征图尺寸以捕获全局信息，解码器逐步恢复空间分辨率并融合多尺度特征。
   • 关键组件：局部增强窗口Transformer块（LeWin Transformer Block）和跳跃连接，确保局部细节和全局结构的有效整合。

3. 局部增强窗口Transformer块（LeWin Block）：

   • 动机：标准Transformer的自注意力计算复杂度为O((H×W)²)，对高分辨率图像不适用。LeWin Block将图像分割为非重叠窗口，在窗口内计算自注意力，降低复杂度至O(H×W×M²)（M为窗口大小）。
   • 步骤：
     a. 输入特征图划分为M×M的窗口。
     b. 在每个窗口内应用层归一化（LayerNorm）和多头自注意力（MSA），捕获局部依赖。
     c. 添加残差连接，防止梯度消失。
     d. 通过前馈网络（FFN）进行非线性变换，进一步提取特征。
   • 作用：平衡计算效率与特征提取能力，避免全局自注意力的高开销。

4. 下采样编码器：

   • 编码器由多个阶段组成，每个阶段包含LeWin Block和下采样层。
   • 下采样通过步幅为2的卷积实现，将特征图尺寸减半，通道数加倍（例如，从H×W×C到H/2×W/2×2C）。
   • 过程示例：输入图像（如256×256×3）经过4个阶段后，特征图尺寸降至16×16×8C，逐步捕获从局部边缘到全局语义的信息。

5. 上采样解码器：

   • 解码器对称于编码器，每个阶段包含上采样层和LeWin Block。
   • 上采样通过转置卷积或像素重排实现，将特征图尺寸加倍，通道数减半（例如，从H/2×W/2×2C到H×W×C）。
   • 跳跃连接将编码器对应阶段的特征与解码器特征拼接，传递细节信息（如边缘、纹理），避免下采样中的信息丢失。

6. 瓶颈层与全局特征细化：

   • 编码器和解码器之间的瓶颈层由多个LeWin Block组成，在最低分辨率特征图上建模全局依赖。
   • 由于特征图尺寸已显著减小（如16×16），可高效应用自注意力，捕获图像整体结构，无需窗口划分。

7. 损失函数与训练：

   • 使用L1损失函数：\(L = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} |Y_i - \hat{Y}_i|\)，其中 \(Y_i\) 为干净图像，\(\hat{Y}_i\) 为去噪输出。
   • L1损失对噪声更鲁棒，鼓励输出稀疏误差，优于L2损失（MSE）。
   • 训练时，采用Adam优化器，学习率衰减策略，在合成噪声数据集（如BSD500加高斯噪声）或真实噪声数据集（如SIDD）上训练。

8. 创新点总结：

   • 分层U形结构：融合多尺度特征，增强局部和全局建模。
   • LeWin Transformer Block：通过窗口自注意力降低计算复杂度，保留局部细节。
   • 跳跃连接：促进编码器-解码器间的信息流动，提升细节恢复能力。

9. 性能优势：

   • 在基准数据集（如SIDD、DND）上，Uformer在PSNR和SSIM指标上优于传统CNN方法（如DnCNN）和早期Transformer方法（如IPT）。
   • 能有效处理高斯噪声、泊松噪声及真实噪声，在边缘保护和纹理恢复方面表现突出。

通过以上步骤，Uformer成功将Transformer的全局建模能力与U-Net的多尺度优势结合，为图像去噪提供了高效解决方案。实际应用中，可调整窗口大小M或网络深度以平衡效率与性能。