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LoFormer：局部频率变换器用于图像去模糊
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了多种基于 Transformer 的图像处理方法，如 Laplacian-Former、iFormer 和 HiFormer，旨在提升图像分割、超分辨率和去模糊等任务的性能。这些方法通过结合频率信息和多尺度特征，显著改善了医学图像及其他图像处理的效果。
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关键要点
- Laplacian-Former 通过自适应重新校准 Laplacian 金字塔中的频率信息，增强自注意力图，提升语义分割任务中的肿瘤和皮肤病变分割效果。
- iFormer 采用基于 Inception 的 Transformer 架构，能够更好地捕捉高频和低频信息，在图像分类任务中表现优秀。
- CRAFT 方法结合卷积和 Transformer 结构的优势，在单图像超分辨率任务中表现优于现有方法，参数更少且性能更佳。
- DEFormer 是一种基于 DCT 的增强转换器，通过可学习的频率支路和交叉域融合，显著提升暗部检测性能。
- 新提出的全方位图像恢复方法利用视觉变换器处理多种退化类型，在去噪、去雨、去雾和去模糊任务中优于现有方法。
- HiFormer 通过 Swin Transformer 模块和 CNN 编码器设计，提升医学图像分割的准确性，广泛实验表明其优于其他方法。
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延伸问答
Laplacian-Former 是什么，它的主要功能是什么？
Laplacian-Former 是一种通过自适应重新校准 Laplacian 金字塔中的频率信息来增强自注意力图的技术，主要用于提升语义分割任务中的肿瘤和皮肤病变分割效果。
iFormer 如何改进图像分类任务的表现？
iFormer 采用基于 Inception 的 Transformer 架构，通过渐进降低高频分量和增加低频分量的结构，使网络能够更好地捕捉高频和低频信息，从而在图像分类任务中表现优秀。
CRAFT 方法在单图像超分辨率任务中有什么优势？
CRAFT 方法结合了卷积和 Transformer 结构的优势，在多个数据集上实验结果表明，它在参数更少的情况下比当前最先进的方法提高了 0.29dB，表现优越。
DEFormer 是如何提升暗部检测性能的？
DEFormer 是一种基于 DCT 的增强转换器，通过可学习的频率支路和交叉域融合，显著提升了暗部检测的性能。
全方位图像恢复方法的主要特点是什么？
全方位图像恢复方法利用视觉变换器处理多种退化类型，能够在去噪、去雨、去雾和去模糊任务中优于现有方法，并适应性地恢复退化的图像。
HiFormer 在医学图像分割中有什么创新之处？
HiFormer 通过使用 Swin Transformer 模块和基于 CNN 的编码器设计，提出了 Double-Level Fusion 模块，以确保全局和局部特征的细粒度融合，提升了医学图像分割的准确性。
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