基于Transformer的图像去模糊算法：Uformer

题目描述：
Uformer是一种基于Transformer架构的图像去模糊算法，它通过构建分层U形架构结合局部增强窗口Transformer块，在保持计算效率的同时有效建模长距离依赖关系。该算法解决了传统卷积神经网络感受野有限的问题，能够同时处理局部模糊和全局运动模糊。

解题过程：

1. 问题分析阶段：

   • 图像模糊主要分为镜头失焦、相机抖动和物体运动三种类型
   • 传统CNN方法受限于局部感受野，难以建模图像中的长距离依赖关系
   • 全局模糊模式需要算法具备捕获大范围像素间关系的能力

2. 网络架构设计：

   • 采用编码器-解码器结构，形成U形连接
   • 编码器部分包含4个下采样阶段，每个阶段通过补丁嵌入层降低特征图分辨率
   • 解码器部分包含4个上采样阶段，通过补丁扩展层恢复分辨率
   • 在编码器和解码器对应层级间添加跳跃连接，保留细节信息

3. 核心模块创新：

   • 局部增强窗口Transformer块（LeWin Transformer Block）
     • 将特征图划分为不重叠的局部窗口
     • 在每个窗口内计算自注意力，显著降低计算复杂度
     • 引入深度卷积增强局部位置信息编码
     • 公式：计算复杂度从O(n²)降低到O(n×w²)，其中w为窗口大小

4. 多尺度特征融合：

   • 在编码器每个阶段使用LeWin Transformer块提取特征
   • 通过下采样逐步扩大感受野，捕获从局部到全局的模糊特征
   • 解码器阶段通过上采样和跳跃连接融合多尺度信息
   • 使用通道注意力模块自适应调整特征权重

5. 损失函数设计：

   • 采用Charbonnier损失作为重建损失
   • 公式：L_char = √(||I_pred - I_gt||² + ε²)
   • 结合频率重建损失，在频域约束图像质量
   • 使用多尺度内容损失，在不同特征层级保持语义一致性

6. 训练优化策略：

   • 采用渐进式训练策略，先训练低分辨率版本
   • 使用Adam优化器，学习率采用余弦退火调度
   • 数据增强包括随机旋转、翻转和色彩抖动
   • 在GoPro和REDS等标准去模糊数据集上进行端到端训练

这个算法通过将Transformer的全局建模能力与CNN的局部特征提取优势相结合，在保持计算效率的同时显著提升了图像去模糊效果，特别是在处理复杂运动模糊场景时表现出色。