基于Transformer的图像去雾算法：DehazeFormer
字数 1572 2025-11-24 14:41:07

基于Transformer的图像去雾算法：DehazeFormer

题目描述：
图像去雾是计算机视觉中低层视觉任务的重要方向，旨在从有雾图像中恢复出清晰的无雾图像。DehazeFormer是一种基于Transformer架构的图像去雾算法，它通过改进Transformer的注意力机制和整体结构，有效建模图像中的长程依赖关系，提升去雾效果。DehazeFormer的核心创新在于结合局部信息和全局信息，克服传统卷积神经网络在感受野上的限制，同时避免标准Transformer在计算复杂度和局部细节处理上的不足。

解题过程：

  1. 问题分析：

    • 图像去雾的挑战在于雾霾导致图像对比度下降、颜色失真，且雾的分布不均匀。
    • 传统方法依赖物理模型（如大气散射模型），但模型参数估计不准确；深度学习方法中，CNN受限于局部感受野，难以建模全局雾分布，而标准Transformer计算复杂度高，且对局部细节敏感度不足。
    • DehazeFormer需平衡全局雾分布建模和局部细节恢复，同时控制计算成本。

  2. 算法框架设计：

    • DehazeFormer采用编码器-解码器结构。编码器由多个改进的Transformer块组成，用于特征提取；解码器使用上采样和卷积层，逐步恢复高分辨率无雾图像。
    • 输入有雾图像先通过卷积层提取浅层特征，再进入编码器进行深层特征学习，最后通过解码器重建无雾图像。

  3. 关键组件：改进的Transformer块：

    • 局部增强窗口注意力（LEWA）：将图像分割为不重叠的局部窗口，在每个窗口内计算自注意力。这减少了计算复杂度（从标准Transformer的O(n²)降低到O(n×w²)，其中w是窗口大小），并强化局部细节建模。每个窗口内，通过多头自注意力捕获窗口内的全局关系。
    • 跨窗口交互机制：通过移位窗口或全局令牌，使不同窗口间能交换信息，避免局部窗口的孤立性。例如，在编码器深层引入跨窗口注意力，建模图像整体的雾分布。
    • 前馈网络（FFN）优化：使用深度可分离卷积或门控线性单元（GLU）替换标准FFN中的全连接层，增强局部特征融合能力，并减少参数量。

  4. 多尺度特征融合：

    • 在编码器中，通过分层设计（如多个阶段），提取不同尺度的特征图。低层特征保留细节（如边缘），高层特征捕获语义信息（如雾浓度）。
    • 使用跳跃连接将编码器的多尺度特征与解码器对应层融合，确保局部细节（如物体纹理）在重建过程中不被丢失。

  5. 损失函数设计：

    • 结合多种损失函数监督训练：
      • L1损失：约束预测无雾图像与真实清晰图像在像素级的一致性。
      • 感知损失：使用预训练VGG网络提取特征，比较特征空间的距离，提升视觉质量。
      • 对抗损失：引入判别器，使生成图像在分布上更接近真实无雾图像，增强去雾结果的真实性。
    • 总损失为加权和：L_total = λ1 * L1 + λ2 * L_perceptual + λ3 * L_adversarial。

  6. 训练与优化：

    • 使用合成数据集（如RESIDE）和真实数据集进行训练。数据增强（如随机裁剪、旋转）提升模型泛化性。
    • 优化器采用Adam，学习率使用余弦退火策略，逐步收敛。
    • 推理时，输入有雾图像通过前向传播直接输出去雾结果，无需迭代。

  7. 实验与结果：

    • 在标准数据集（如SOTS）上评估，DehazeFormer在PSNR、SSIM等指标上优于传统方法（如DCP）和CNN方法（如AOD-Net），同时计算效率高于标准Transformer。
    • 消融实验验证了LEWA、跨窗口交互等组件的必要性：移除LEWA会导致局部模糊，而缺少跨窗口交互则降低全局去雾一致性。

通过以上步骤，DehazeFormer有效结合Transformer的全局建模能力和局部优化，实现高效图像去雾。该算法可扩展到其他图像恢复任务，如去雨、去噪等。

基于Transformer的图像去雾算法：DehazeFormer 题目描述 ： 图像去雾是计算机视觉中低层视觉任务的重要方向，旨在从有雾图像中恢复出清晰的无雾图像。DehazeFormer是一种基于Transformer架构的图像去雾算法，它通过改进Transformer的注意力机制和整体结构，有效建模图像中的长程依赖关系，提升去雾效果。DehazeFormer的核心创新在于结合局部信息和全局信息，克服传统卷积神经网络在感受野上的限制，同时避免标准Transformer在计算复杂度和局部细节处理上的不足。 解题过程 ： 问题分析 ： 图像去雾的挑战在于雾霾导致图像对比度下降、颜色失真，且雾的分布不均匀。 传统方法依赖物理模型（如大气散射模型），但模型参数估计不准确；深度学习方法中，CNN受限于局部感受野，难以建模全局雾分布，而标准Transformer计算复杂度高，且对局部细节敏感度不足。 DehazeFormer需平衡全局雾分布建模和局部细节恢复，同时控制计算成本。 算法框架设计 ： DehazeFormer采用编码器-解码器结构。编码器由多个改进的Transformer块组成，用于特征提取；解码器使用上采样和卷积层，逐步恢复高分辨率无雾图像。 输入有雾图像先通过卷积层提取浅层特征，再进入编码器进行深层特征学习，最后通过解码器重建无雾图像。 关键组件：改进的Transformer块 ： 局部增强窗口注意力（LEWA） ：将图像分割为不重叠的局部窗口，在每个窗口内计算自注意力。这减少了计算复杂度（从标准Transformer的O(n²)降低到O(n×w²)，其中w是窗口大小），并强化局部细节建模。每个窗口内，通过多头自注意力捕获窗口内的全局关系。 跨窗口交互机制 ：通过移位窗口或全局令牌，使不同窗口间能交换信息，避免局部窗口的孤立性。例如，在编码器深层引入跨窗口注意力，建模图像整体的雾分布。 前馈网络（FFN）优化 ：使用深度可分离卷积或门控线性单元（GLU）替换标准FFN中的全连接层，增强局部特征融合能力，并减少参数量。 多尺度特征融合 ： 在编码器中，通过分层设计（如多个阶段），提取不同尺度的特征图。低层特征保留细节（如边缘），高层特征捕获语义信息（如雾浓度）。 使用跳跃连接将编码器的多尺度特征与解码器对应层融合，确保局部细节（如物体纹理）在重建过程中不被丢失。 损失函数设计 ： 结合多种损失函数监督训练： L1损失 ：约束预测无雾图像与真实清晰图像在像素级的一致性。 感知损失 ：使用预训练VGG网络提取特征，比较特征空间的距离，提升视觉质量。 对抗损失 ：引入判别器，使生成图像在分布上更接近真实无雾图像，增强去雾结果的真实性。 总损失为加权和：L_ total = λ1 * L1 + λ2 * L_ perceptual + λ3 * L_ adversarial。 训练与优化 ： 使用合成数据集（如RESIDE）和真实数据集进行训练。数据增强（如随机裁剪、旋转）提升模型泛化性。 优化器采用Adam，学习率使用余弦退火策略，逐步收敛。 推理时，输入有雾图像通过前向传播直接输出去雾结果，无需迭代。 实验与结果 ： 在标准数据集（如SOTS）上评估，DehazeFormer在PSNR、SSIM等指标上优于传统方法（如DCP）和CNN方法（如AOD-Net），同时计算效率高于标准Transformer。 消融实验验证了LEWA、跨窗口交互等组件的必要性：移除LEWA会导致局部模糊，而缺少跨窗口交互则降低全局去雾一致性。 通过以上步骤，DehazeFormer有效结合Transformer的全局建模能力和局部优化，实现高效图像去雾。该算法可扩展到其他图像恢复任务，如去雨、去噪等。