基于Transformer的图像去雾算法：DehazeFormer

我将为您详细讲解DehazeFormer算法，这是一个专门用于图像去雾任务的Transformer架构。

题目描述

图像去雾是计算机视觉中的重要任务，旨在从有雾图像中恢复出清晰的原始图像。传统方法依赖物理模型，而深度学习方法通过学习雾霾分布特征来实现去雾。DehazeFormer是基于Swin Transformer架构改进的专用去雾网络，通过引入多尺度特征提取和局部-全局注意力机制，在保持计算效率的同时显著提升去雾效果。

算法原理详解

1. 问题建模

图像去雾的物理模型可表示为：

I(x) = J(x)t(x) + A(1-t(x))

其中：

• I(x) - 观测到的有雾图像
• J(x) - 待恢复的无雾图像
• t(x) - 透射率图
• A - 大气光值

DehazeFormer的目标是学习从I(x)到J(x)的映射函数。

2. 网络架构设计

整体结构分为四个主要部分：

a) 浅层特征提取

• 使用3×3卷积层提取初始特征
• 公式：F₀ = Conv₃×₃(I)
• 目的：保留图像的细节信息和纹理特征

b) 深度特征提取（核心模块）
采用改进的Swin Transformer块构建：

特征图 → LayerNorm → 局部窗口注意力 → 残差连接
     → LayerNorm → MLP → 残差连接

关键改进包括：

• 可学习的相对位置编码
• 跨窗口信息交互机制
• 多尺度特征金字塔

c) 特征融合模块

• 使用跳跃连接整合浅层和深层特征
• 采用通道注意力机制自适应加权
• 公式：F_fused = α·F_shallow + β·F_deep

d) 重建模块

• 使用亚像素卷积进行上采样
• 最后通过1×1卷积输出去雾图像
• 输出：J = Conv₁×₁(UpSample(F_fused))

3. 注意力机制改进

局部窗口自注意力（W-MSA）：

Attention(Q, K, V) = Softmax(QKᵀ/√d + B)V

其中B是可学习的相对位置偏置，d是特征维度。

跨窗口连接：

• 通过循环移位实现窗口间信息交互
• 使用掩码机制保持计算的高效性
• 确保每个像素都能获得全局感受野

4. 多尺度处理策略

DehazeFormer采用四级金字塔结构：

• 阶段1：下采样4倍，处理大范围雾霾区域
• 阶段2：下采样8倍，提取中等尺度特征
• 阶段3：下采样16倍，捕获全局上下文
• 阶段4：下采样32倍，建模长距离依赖

每个尺度都包含：

• 局部特征提取
• 跨尺度特征融合
• 注意力权重重新校准

5. 损失函数设计

复合损失函数包含三个部分：

a) L1重建损失：

L_rec = ||J_hat - J_gt||₁

b) 感知损失：

L_percep = ||ϕ(J_hat) - ϕ(J_gt)||₂²

其中ϕ是预训练的VGG网络特征提取器。

c) 对抗损失：

L_adv = E[logD(J_gt)] + E[log(1-D(J_hat))]

总损失：

L_total = λ₁L_rec + λ₂L_percep + λ₃L_adv

6. 训练细节优化

数据增强策略：

• 随机水平翻转和旋转
• 颜色抖动和亮度调整
• 多尺度训练（256×256到512×512）

优化器配置：

• 使用AdamW优化器
• 初始学习率：1e-4
• 权重衰减：0.05
• 余弦退火学习率调度

算法优势分析

1. 高效性：基于窗口的注意力机制将计算复杂度从O(n²)降低到O(n)
2. 有效性：多尺度设计和局部-全局注意力能同时处理不同浓度的雾霾
3. 泛化性：在真实雾霾数据和合成数据上都表现良好
4. 实用性：支持不同分辨率的输入，适应实际应用场景

应用效果

DehazeFormer在多个基准数据集上（如RESIDE、D-HAZY等）都取得了state-of-the-art的性能，特别是在保持图像细节和颜色保真度方面表现突出，为自动驾驶、视频监控等实际应用提供了可靠的去雾解决方案。

这个算法展示了如何将Transformer架构成功应用于低层视觉任务，为后续的图像增强算法提供了重要的设计思路和参考价值。