基于Transformer的图像修复算法：MADF（多层自适应扩散滤波）
字数 2032 2025-12-05 12:58:03

基于Transformer的图像修复算法：MADF（多层自适应扩散滤波）

题目描述：
图像修复任务旨在填补图像中缺失或被破坏的区域（如划痕、水印、物体移除后留下的空洞），使其在视觉上和语义上合理。传统的基于卷积神经网络（CNN）的方法在捕捉长距离依赖和生成全局一致的纹理时存在局限。MADF算法是一种基于Transformer架构的图像修复方法，它通过多层自适应扩散滤波机制，逐步从已知区域向未知区域扩散信息和特征，从而生成细节丰富且结构连贯的修复结果。这个算法的核心是利用Transformer的自注意力机制建模图像块之间的全局关系，并结合扩散过程逐步细化修复内容。

解题过程循序渐进讲解：

第一步：问题建模与算法总体框架
图像修复问题可形式化为：给定一张受损图像 \(I_{in} \in \mathbb{R}^{H \times W \times 3}\) 和一个二进制掩码 \(M \in \{0,1\}^{H \times W}\)（0表示缺失区域，1表示已知区域），目标是生成修复后的图像 \(I_{out}\)，使得缺失区域 \((1-M)\) 的内容与已知区域 \(M\) 在结构和纹理上自然连贯。
MADF的总体框架包含三个关键部分：

  1. 特征提取编码器：使用卷积层初步提取图像的多尺度特征。
  2. 多层自适应扩散滤波模块：核心部分，由多个Transformer层堆叠而成，每个层内引入自适应扩散机制，逐步在特征空间中将已知区域的信息传播到未知区域。
  3. 解码器：将处理后的特征上采样，重建出修复后的RGB图像。

第二步：特征提取与图像分块
首先，将输入图像 \(I_{in}\) 和掩码 \(M\) 拼接为4通道输入，通过几个卷积层提取浅层特征图 \(F_0 \in \mathbb{R}^{H' \times W' \times C}\)。接着，将特征图划分为不重叠的块（patches），每个块的大小为 \(P \times P\)，得到序列化的块特征 \(X \in \mathbb{R}^{N \times C}\)，其中 \(N = \frac{H'}{P} \times \frac{W'}{P}\) 是块的数量。同时，为每个块生成一个二进制标记，表示该块是否属于已知区域（根据掩码 \(M\) 计算块内已知像素的比例，超过阈值设为1，否则为0）。

第三步：多层自适应扩散滤波模块详解
这是算法的核心创新点。每个扩散滤波层由标准Transformer层改造而成，但增加了自适应扩散机制。具体操作如下：

  1. 自注意力计算：对输入块序列 \(X\)，计算查询（Q）、键（K）、值（V）向量。通过自注意力，每个块可以聚合其他所有块的信息。注意力权重的计算不仅基于内容相似性，还结合了块的空间距离和已知/未知标记。
  2. 自适应扩散滤波：在注意力权重矩阵上施加一个扩散约束。具体来说，设计一个可学习的扩散核，该核根据两个块之间的相对位置和已知状态动态调整权重。对于未知区域的块，其注意力权重会偏向于从已知区域中距离较近且内容相似的块获取信息，模拟扩散过程。
  3. 多尺度扩散：在不同层中，扩散的范围（感受野）逐渐扩大。浅层主要关注局部纹理扩散，深层则进行全局结构扩散。这是通过调整注意力头中的相对位置编码范围实现的。
  4. 前馈网络与残差连接：每个扩散滤波层后接前馈网络（FFN），并使用残差连接稳定训练。

第四步：逐步修复的迭代过程
MADF不是一次性修复整个缺失区域，而是通过多个扩散滤波层迭代细化。在每一层中，未知区域块的特征会基于当前已扩散的信息进行更新。随着层数加深，未知区域的特征逐渐从模糊到清晰，纹理和结构不断被细化。这个过程类似于扩散模型中的去噪过程，但这里是特征空间的定向扩散（从已知到未知）。

第五步：解码与图像重建
经过多个扩散滤波层后，得到更新后的块特征序列。将其重排为二维特征图，然后通过解码器（由多个转置卷积或上采样卷积组成）逐步上采样到原始图像尺寸。解码过程中，跳跃连接（从编码器浅层特征）帮助保留细节。最后，一个卷积层输出三通道的修复图像 \(I_{out}\)。

第六步：损失函数与训练
训练时使用多种损失函数组合：

  1. 重建损失：L1损失，比较修复图像与真实图像在已知区域和未知区域的像素差异。
  2. 感知损失：利用预训练VGG网络提取特征，比较特征层面的差异，确保语义合理性。
  3. 对抗损失：加入一个判别器，判断修复区域是否真实，提升视觉质量。
  4. 扩散一致性损失：鼓励扩散过程中相邻块的特征平滑过渡。

总结：MADF算法通过Transformer的自注意力机制建模全局依赖，并结合自适应扩散滤波实现从已知区域到未知区域的信息传播，逐步生成细节丰富、结构合理的修复结果。相比传统CNN方法，它能更好地处理大面积缺失和复杂结构图像的修复问题。

基于Transformer的图像修复算法：MADF（多层自适应扩散滤波） 题目描述 ： 图像修复任务旨在填补图像中缺失或被破坏的区域（如划痕、水印、物体移除后留下的空洞），使其在视觉上和语义上合理。传统的基于卷积神经网络（CNN）的方法在捕捉长距离依赖和生成全局一致的纹理时存在局限。MADF算法是一种基于Transformer架构的图像修复方法，它通过多层自适应扩散滤波机制，逐步从已知区域向未知区域扩散信息和特征，从而生成细节丰富且结构连贯的修复结果。这个算法的核心是 利用Transformer的自注意力机制建模图像块之间的全局关系，并结合扩散过程逐步细化修复内容 。 解题过程循序渐进讲解 ： 第一步：问题建模与算法总体框架 图像修复问题可形式化为：给定一张受损图像 \( I_ {in} \in \mathbb{R}^{H \times W \times 3} \) 和一个二进制掩码 \( M \in \{0,1\}^{H \times W} \)（0表示缺失区域，1表示已知区域），目标是生成修复后的图像 \( I_ {out} \)，使得缺失区域 \( (1-M) \) 的内容与已知区域 \( M \) 在结构和纹理上自然连贯。 MADF的总体框架包含三个关键部分： 特征提取编码器 ：使用卷积层初步提取图像的多尺度特征。 多层自适应扩散滤波模块 ：核心部分，由多个Transformer层堆叠而成，每个层内引入自适应扩散机制，逐步在特征空间中将已知区域的信息传播到未知区域。 解码器 ：将处理后的特征上采样，重建出修复后的RGB图像。 第二步：特征提取与图像分块 首先，将输入图像 \( I_ {in} \) 和掩码 \( M \) 拼接为4通道输入，通过几个卷积层提取浅层特征图 \( F_ 0 \in \mathbb{R}^{H' \times W' \times C} \)。接着，将特征图划分为不重叠的块（patches），每个块的大小为 \( P \times P \)，得到序列化的块特征 \( X \in \mathbb{R}^{N \times C} \)，其中 \( N = \frac{H'}{P} \times \frac{W'}{P} \) 是块的数量。同时，为每个块生成一个二进制标记，表示该块是否属于已知区域（根据掩码 \( M \) 计算块内已知像素的比例，超过阈值设为1，否则为0）。 第三步：多层自适应扩散滤波模块详解 这是算法的核心创新点。每个扩散滤波层由标准Transformer层改造而成，但增加了 自适应扩散机制 。具体操作如下： 自注意力计算 ：对输入块序列 \( X \)，计算查询（Q）、键（K）、值（V）向量。通过自注意力，每个块可以聚合其他所有块的信息。注意力权重的计算不仅基于内容相似性，还结合了块的空间距离和已知/未知标记。 自适应扩散滤波 ：在注意力权重矩阵上施加一个扩散约束。具体来说，设计一个可学习的扩散核，该核根据两个块之间的相对位置和已知状态动态调整权重。对于未知区域的块，其注意力权重会偏向于从已知区域中距离较近且内容相似的块获取信息，模拟扩散过程。 多尺度扩散 ：在不同层中，扩散的范围（感受野）逐渐扩大。浅层主要关注局部纹理扩散，深层则进行全局结构扩散。这是通过调整注意力头中的相对位置编码范围实现的。 前馈网络与残差连接 ：每个扩散滤波层后接前馈网络（FFN），并使用残差连接稳定训练。 第四步：逐步修复的迭代过程 MADF不是一次性修复整个缺失区域，而是通过多个扩散滤波层迭代细化。在每一层中，未知区域块的特征会基于当前已扩散的信息进行更新。随着层数加深，未知区域的特征逐渐从模糊到清晰，纹理和结构不断被细化。这个过程类似于扩散模型中的去噪过程，但这里是特征空间的定向扩散（从已知到未知）。 第五步：解码与图像重建 经过多个扩散滤波层后，得到更新后的块特征序列。将其重排为二维特征图，然后通过解码器（由多个转置卷积或上采样卷积组成）逐步上采样到原始图像尺寸。解码过程中，跳跃连接（从编码器浅层特征）帮助保留细节。最后，一个卷积层输出三通道的修复图像 \( I_ {out} \)。 第六步：损失函数与训练 训练时使用多种损失函数组合： 重建损失 ：L1损失，比较修复图像与真实图像在已知区域和未知区域的像素差异。 感知损失 ：利用预训练VGG网络提取特征，比较特征层面的差异，确保语义合理性。 对抗损失 ：加入一个判别器，判断修复区域是否真实，提升视觉质量。 扩散一致性损失 ：鼓励扩散过程中相邻块的特征平滑过渡。 总结 ：MADF算法通过Transformer的自注意力机制建模全局依赖，并结合自适应扩散滤波实现从已知区域到未知区域的信息传播，逐步生成细节丰富、结构合理的修复结果。相比传统CNN方法，它能更好地处理大面积缺失和复杂结构图像的修复问题。