基于Transformer的图像去雨算法：IDT（Image De-raining Transformer）

题目描述
图像去雨旨在从雨天拍摄的图像中去除雨滴或雨丝，恢复清晰的背景内容。传统方法依赖手工设计的先验，但难以处理复杂雨纹。基于CNN的方法存在感受野有限和长程依赖建模不足的问题。IDT提出用Transformer架构解决图像去雨问题，利用其全局注意力机制建模图像中雨纹与背景的复杂关系。

解题过程

1. 问题建模

   • 输入雨天图像 \(y\)，输出清晰图像 \(x\)，关系为 \(y = x + r\)，其中 \(r\) 为雨纹。
   • 目标：学习映射 \(f: y \to x\)，需分离雨纹与背景细节。

2. 网络整体架构

   • 编码器-解码器结构：
     • 编码器：使用CNN初步提取局部特征，并通过Patch Embedding将图像分割为 patches，转换为序列数据。
     • Transformer层：核心模块，通过自注意力机制建模全局依赖。
     • 解码器：将处理后的序列重构为去雨图像，结合跳跃连接保留细节。
   • 关键设计：
     • 重叠Patch Embedding：避免块间边界伪影，增强连续性。
     • 多尺度训练：处理不同密度和方向的雨纹。

3. Transformer层设计

   • 自注意力机制：
     • 计算Query、Key、Value矩阵，通过注意力权重聚合全局信息：

\[ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \]

 - 多头注意力：并行多个注意力头，捕获不同子空间特征。  

• 前馈网络（FFN）：
  • 两层MLP与GELU激活，增强非线性。
• 层归一化与残差连接：稳定训练，缓解梯度消失。

4. 损失函数设计
   • 复合损失函数：
     • \(L1\) 损失：约束像素级重建精度，保留结构：

\[ L_{L1} = \|x - \hat{x}\|_1 \]

 - **感知损失**：基于VGG网络的特征匹配，提升视觉质量：  

\[ L_{perc} = \|\phi(x) - \phi(\hat{x})\|_2 \]

 - **对抗损失**：引入判别器，鼓励生成结果与真实清晰图像分布一致。

5. 优化与推理细节

   • 训练策略：
     • 多阶段训练：先预训练L1损失，再联合优化对抗损失。
     • 数据增强：随机旋转、翻转，模拟不同降雨条件。
   • 推理优化：
     • 滑动窗口处理高分辨率图像，避免显存溢出。
     • 通道注意力融合：在解码器中强化重要特征。

6. 创新点总结

   • 首次将纯Transformer用于图像去雨，突破CNN的局部性限制。
   • 全局注意力机制有效区分雨纹与背景纹理，尤其适合密集雨线场景。
   • 多尺度与重叠Patch设计提升细节恢复能力。

通过上述步骤，IDT实现了对雨纹的精准建模和背景的高保真恢复，在多个基准数据集上优于同期CNN方法。