基于Transformer的图像去噪算法：SwinIR
字数 2556 2025-11-27 09:04:02

基于Transformer的图像去噪算法：SwinIR

题目描述
图像去噪是计算机视觉中的基础任务，旨在从被噪声污染的观测图像中恢复出清晰的原始图像。传统方法依赖于手工设计的先验（如稀疏性、非局部自相似性），而深度学习方法则通过数据驱动的方式学习从噪声图像到干净图像的映射。SwinIR（Swin Transformer for Image Restoration）是一种基于Swin Transformer架构的图像复原算法，它通过引入移位窗口（Shifted Window）机制，在保持计算效率的同时，有效建模图像中的长距离依赖关系，从而在图像去噪等任务上取得了优异性能。

解题过程

  1. 问题建模与网络总体架构

    • 目标：学习一个映射函数 \(f\)，使得对于输入的噪声图像 \(y\)，输出尽可能接近干净图像 \(x\)，即 \(f(y) \approx x\)。这通常通过最小化预测值与真实值之间的损失（如L1损失）来实现。
    • SwinIR架构：SwinIR的整体结构是一个编码器-解码器风格的网络，主要由三部分组成：
      • 浅层特征提取：使用一个3x3卷积层从输入噪声图像 \(y\) 中提取浅层特征 \(F_0\)。这个卷积层负责捕获基本的图像结构信息（如边缘、纹理）。
      • 深层特征提取：这是网络的核心部分，由多个基于Swin Transformer的残差模块（RSTB）串联而成。每个RSTB内部包含多个Swin Transformer层（STL），负责建模图像块（patch）之间的长距离依赖关系，从而学习强大的图像先验知识来去除噪声。
      • 图像重建：将深层特征与跳跃连接过来的浅层特征 \(F_0\) 相加，然后通过一个上采样模块（如果处理超分辨率任务）或一个简单的卷积层（对于去噪任务），重建出最终的清晰图像。

  2. 核心组件：残差Swin Transformer块（RSTB）

    • 作用：RSTB是特征提取的主体单元。它通过残差连接缓解深层网络的梯度消失问题，并集成了局部建模（通过卷积）和全局建模（通过Transformer）的能力。
    • 结构：
      • 输入：特征图 \(X_{in}\)。
      • 过程：
        1. 主干路径：特征图依次通过多个Swin Transformer层（STL）。每个STL是核心的注意力计算单元。
        2. 残差连接：将原始输入 \(X_{in}\) 与主干路径的输出相加，得到 \(X_{mid}\)。
        3. 卷积增强：最后使用一个3x3卷积层对 \(X_{mid}\) 进行后处理，进一步增强局部特征建模能力，并再次通过残差连接与 \(X_{mid}\) 相加，得到最终输出 \(X_{out}\)。
      • 公式表示：\(X_{out} = \text{Conv}(\text{STLs}(X_{in}) + X_{in}) + (\text{STLs}(X_{in}) + X_{in})\)

  3. 核心机制：Swin Transformer层（STL）与移位窗口

    • 动机：标准Transformer的自注意力计算复杂度与图像序列长度的平方成正比，难以处理高分辨率图像。Swin Transformer通过引入基于窗口的自注意力（W-MSA） 和移位窗口自注意力（SW-MSA） 来解决这个问题。

    • 步骤一：基于窗口的自注意力（W-MSA）

      • 划分窗口：将输入的特征图均匀地划分为多个不重叠的、固定大小（如8x8）的窗口。
      • 窗口内计算自注意力：在每个窗口内部独立地计算自注意力。由于每个窗口内的像素块数量远少于整个图像，计算复杂度从与图像面积平方相关变为与图像面积线性相关，大大降低了计算量。
      • 局限性：W-MSA将注意力计算限制在每个窗口内部，不同窗口之间的像素块无法进行信息交互，建模长距离依赖的能力受限。

    • 步骤二：移位窗口自注意力（SW-MSA）

      • 循环交替：为了打破窗口间的隔离，Swin Transformer层是成对出现的。第一层使用常规的W-MSA，第二层则使用SW-MSA。
      • 移位操作：在SW-MSA层，将特征图沿对角线方向循环移位（例如，向右下角各移位窗口大小的一半）。这个操作使得原本相邻的窗口被重新组合，新的窗口包含了来自上一层不同窗口的像素块。
      • 计算与还原：在移位后的新窗口划分下计算自注意力。计算完成后，再将特征图循环移位回原始位置。通过这种方式，在不增加计算复杂度的前提下，实现了跨窗口的信息交流。

    • 相对位置偏置：在计算自注意力时，SwinIR为每个注意力头引入了一个可学习的相对位置偏置项 \(B\)，公式为：\(\text{Attention}(Q, K, V) = \text{SoftMax}(QK^T / \sqrt{d} + B)V\)。其中 \(Q, K, V\) 是查询、键、值矩阵，\(d\) 是维度。\(B\) 根据查询像素与键像素的相对坐标进行索引，这比使用绝对位置编码能更好地处理图像的结构信息。

  4. 训练与损失函数

    • 损失函数：SwinIR通常采用L1损失函数来训练去噪模型。L1损失对异常值不如L2损失敏感，通常能产生更清晰的图像边缘。损失函数定义为预测的清晰图像 \(\hat{x}\) 与真实的清晰图像 \(x\) 之间像素差的绝对值之和的平均值：\(L = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} |\hat{x}_i - x_i|\)，其中 \(N\) 是像素总数。

  5. 推理与优势总结

    • 推理过程：将待去噪的图像输入训练好的SwinIR模型，前向传播一次即可得到去噪结果。
    • SwinIR优势：
      • 高效的长距离依赖建模：通过移位窗口机制，Swin Transformer在计算效率和全局上下文建模能力之间取得了良好平衡。
      • 强大的性能：在多个图像去噪基准测试集上，SwinIR都达到了当时的最佳或接近最佳的性能。
      • 通用性：SwinIR的架构设计是通用的，只需稍作调整（如修改重建模块）即可应用于其他图像复原任务，如超分辨率、去模糊等。

通过以上步骤，SwinIR成功地利用了Transformer架构的强大表示能力，并结合了针对图像数据特点的移位窗口设计，实现了高效且高性能的图像去噪。

基于Transformer的图像去噪算法：SwinIR 题目描述 图像去噪是计算机视觉中的基础任务，旨在从被噪声污染的观测图像中恢复出清晰的原始图像。传统方法依赖于手工设计的先验（如稀疏性、非局部自相似性），而深度学习方法则通过数据驱动的方式学习从噪声图像到干净图像的映射。SwinIR（Swin Transformer for Image Restoration）是一种基于Swin Transformer架构的图像复原算法，它通过引入移位窗口（Shifted Window）机制，在保持计算效率的同时，有效建模图像中的长距离依赖关系，从而在图像去噪等任务上取得了优异性能。 解题过程 问题建模与网络总体架构 目标 ：学习一个映射函数 \(f\)，使得对于输入的噪声图像 \(y\)，输出尽可能接近干净图像 \(x\)，即 \(f(y) \approx x\)。这通常通过最小化预测值与真实值之间的损失（如L1损失）来实现。 SwinIR架构 ：SwinIR的整体结构是一个编码器-解码器风格的网络，主要由三部分组成： 浅层特征提取 ：使用一个3x3卷积层从输入噪声图像 \(y\) 中提取浅层特征 \(F_ 0\)。这个卷积层负责捕获基本的图像结构信息（如边缘、纹理）。 深层特征提取 ：这是网络的核心部分，由多个基于Swin Transformer的残差模块（RSTB）串联而成。每个RSTB内部包含多个Swin Transformer层（STL），负责建模图像块（patch）之间的长距离依赖关系，从而学习强大的图像先验知识来去除噪声。 图像重建 ：将深层特征与跳跃连接过来的浅层特征 \(F_ 0\) 相加，然后通过一个上采样模块（如果处理超分辨率任务）或一个简单的卷积层（对于去噪任务），重建出最终的清晰图像。 核心组件：残差Swin Transformer块（RSTB） 作用 ：RSTB是特征提取的主体单元。它通过残差连接缓解深层网络的梯度消失问题，并集成了局部建模（通过卷积）和全局建模（通过Transformer）的能力。 结构 ： 输入 ：特征图 \(X_ {in}\)。 过程 ： 主干路径 ：特征图依次通过多个Swin Transformer层（STL）。每个STL是核心的注意力计算单元。 残差连接 ：将原始输入 \(X_ {in}\) 与主干路径的输出相加，得到 \(X_ {mid}\)。 卷积增强 ：最后使用一个3x3卷积层对 \(X_ {mid}\) 进行后处理，进一步增强局部特征建模能力，并再次通过残差连接与 \(X_ {mid}\) 相加，得到最终输出 \(X_ {out}\)。 公式表示 ：\(X_ {out} = \text{Conv}(\text{STLs}(X_ {in}) + X_ {in}) + (\text{STLs}(X_ {in}) + X_ {in})\) 核心机制：Swin Transformer层（STL）与移位窗口 动机 ：标准Transformer的自注意力计算复杂度与图像序列长度的平方成正比，难以处理高分辨率图像。Swin Transformer通过引入 基于窗口的自注意力（W-MSA） 和 移位窗口自注意力（SW-MSA） 来解决这个问题。 步骤一：基于窗口的自注意力（W-MSA） 划分窗口 ：将输入的特征图均匀地划分为多个不重叠的、固定大小（如8x8）的窗口。 窗口内计算自注意力 ：在每个窗口内部独立地计算自注意力。由于每个窗口内的像素块数量远少于整个图像，计算复杂度从与图像面积平方相关变为与图像面积线性相关，大大降低了计算量。 局限性 ：W-MSA将注意力计算限制在每个窗口内部，不同窗口之间的像素块无法进行信息交互，建模长距离依赖的能力受限。 步骤二：移位窗口自注意力（SW-MSA） 循环交替 ：为了打破窗口间的隔离，Swin Transformer层是 成对出现 的。第一层使用常规的W-MSA，第二层则使用SW-MSA。 移位操作 ：在SW-MSA层，将特征图沿对角线方向循环移位（例如，向右下角各移位窗口大小的一半）。这个操作使得原本相邻的窗口被重新组合，新的窗口包含了来自上一层不同窗口的像素块。 计算与还原 ：在移位后的新窗口划分下计算自注意力。计算完成后，再将特征图循环移位回原始位置。通过这种方式，在不增加计算复杂度的前提下，实现了跨窗口的信息交流。 相对位置偏置 ：在计算自注意力时，SwinIR为每个注意力头引入了一个可学习的相对位置偏置项 \(B\)，公式为：\(\text{Attention}(Q, K, V) = \text{SoftMax}(QK^T / \sqrt{d} + B)V\)。其中 \(Q, K, V\) 是查询、键、值矩阵，\(d\) 是维度。\(B\) 根据查询像素与键像素的相对坐标进行索引，这比使用绝对位置编码能更好地处理图像的结构信息。 训练与损失函数 损失函数 ：SwinIR通常采用L1损失函数来训练去噪模型。L1损失对异常值不如L2损失敏感，通常能产生更清晰的图像边缘。损失函数定义为预测的清晰图像 \(\hat{x}\) 与真实的清晰图像 \(x\) 之间像素差的绝对值之和的平均值：\(L = \frac{1}{N} \sum_ {i=1}^{N} |\hat{x}_ i - x_ i|\)，其中 \(N\) 是像素总数。 推理与优势总结 推理过程 ：将待去噪的图像输入训练好的SwinIR模型，前向传播一次即可得到去噪结果。 SwinIR优势 ： 高效的长距离依赖建模 ：通过移位窗口机制，Swin Transformer在计算效率和全局上下文建模能力之间取得了良好平衡。 强大的性能 ：在多个图像去噪基准测试集上，SwinIR都达到了当时的最佳或接近最佳的性能。 通用性 ：SwinIR的架构设计是通用的，只需稍作调整（如修改重建模块）即可应用于其他图像复原任务，如超分辨率、去模糊等。 通过以上步骤，SwinIR成功地利用了Transformer架构的强大表示能力，并结合了针对图像数据特点的移位窗口设计，实现了高效且高性能的图像去噪。