圖像處理領域里，圖像去模糊技術一直備受矚目，成為熱門討論焦點。而傳統方法的不足促使研究者們持續尋找創新解決方案。

傳統CNN的局限

傳統的卷積神經網絡在圖像去模糊上存在不少缺陷。比如，在處理監控攝像頭捕捉的畫面這類實際應用中，它們主要依賴局部操作。這種做法難以全面把握圖像信息。因此，面對大面積模糊，它們只能局部改善，效果并不理想。而且，從時間效率來看，基礎的局部操作速度較慢，因為需要逐個處理局部區域，無法迅速實現整體去模糊。

面對傳統方法在處理空間變化特性上的局限，研究路徑亟需調整。圖像內容的空間變化往往復雜多變，而傳統方法難以有效適應這種復雜性，導致圖像去模糊的效果難以達到高效和高質量。

Transformer的潛力與挑戰

Transformer模型技術日益進步，成為新的期待。在眾多高級視覺任務中，它展現出卓越的全局上下文建模實力。不論是在科研室的測試，還是在工業拍攝場景中的實際應用，其表現都相當出色。

Transformer中的scaled dot-product attention機制存在二次的時空復雜度問題。這個問題必須引起重視。特別是當處理高分辨率圖像時，這種復雜度會減慢處理速度，并提升成本。以高端相機拍攝的高分辨率圖像為例，在去模糊處理過程中，這種計算復雜度的提升會導致過程變得異常緩慢，同時消耗大量資源。

頻域下的解決方案

為了解決這些問題，文章提出了一種基于頻域的高效Transformer算法。該方法用元素相乘操作替換了空間域中的矩陣運算，以估算縮放點積注意力。這種改動非常關鍵。

從理論層面來看，元素乘積操作在簡化復雜度方面表現更佳。我們無需執行繁復的矩陣運算，仍能實現相似效果。在具體實驗中，眾多高分辨率圖像在此新法下，處理速度明顯加快。這不僅是理論上的突破，更是實際應用中得以證實的成效。

高效的頻域自注意力求解器

FSAS求解器應運而生。該求解器運用快速傅里葉變換（FFT）在頻域內對Fq與Fk的相關性進行估算。這一方法依據卷積定理，即在空間域中進行的卷積操作，在頻域中可以轉化為逐元素相乘的操作。

FSAS在很多大型圖像數據集中表現突出。它顯著減少了傳統自注意力機制的計算負擔。從數據處理的角度看，它在處理大尺寸、高清晰度圖像時，大幅降低了計算成本，減輕了噪聲干擾。在眾多圖像編輯軟件的應用中，這種改進使得用戶在圖像去模糊處理時，能夠獲得更快的速度和更優的質量。

判別性頻域前饋網絡

提出了判別性頻域前饋網絡，簡稱DFFN。此網絡借鑒了JPEG壓縮技術，并加入了門控功能。設計初衷是為了在恢復圖像清晰度時，合理選擇保留哪些低頻與高頻信息。

在實際操作時，不同種類的圖像在低頻與高頻信息上所承載的意義各異。以風景照為例，低頻信息通常關聯到整體形狀，而高頻則與細節緊密相連。通過這種有目的的信息保留，圖像去模糊的處理效果能更貼合各類圖像的特性，從而更有效地還原圖像的本來面目。

實驗結果展示

在GoPro數據集上進行了對比測試。結果顯示，新方法制作出的去模糊圖像，無論是從PSNR（峰值信噪比）還是SSIM（結構相似性）指標來看，都表現更佳。視覺效果同樣出色。這表明，結合了FSAS和DFFN的編碼器-解碼器架構網絡是有效的。該方法具有實際應用價值，對圖像去模糊技術的實際應用具有積極推動作用。

最后我想請教各位，關于圖像去模糊技術，你們認為今后還有哪些途徑可以實現更深入的改進？

class FSAS(nn.Module):? ? def?__init__(self, dim, bias=False):? ? ? ??super(FSAS, self).__init__()? ? ? ? self.to_hidden = nn.Conv2d(dim, dim *?6, kernel_size=1, bias=bias)? ? ? ? self.to_hidden_dw = nn.Conv2d(dim *?6, dim *?6, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=dim *?6, bias=bias)? ? ? ? self.project_out = nn.Conv2d(dim *?2, dim, kernel_size=1, bias=bias)? ? ? ? self.norm =?LayerNorm(dim *?2, LayerNorm_type='WithBias')? ? ? ? self.patch_size =?8? ? def?forward(self, x):? ? ? ? hidden = self.to_hidden(x)? ? ? ? q, k, v = self.to_hidden_dw(hidden).chunk(3, dim=1)? ? ? ? q_patch =?rearrange(q,?'b c (h patch1) (w patch2) -> b c h w patch1 patch2', patch1=self.patch_size,? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? patch2=self.patch_size)? ? ? ? k_patch =?rearrange(k,?'b c (h patch1) (w patch2) -> b c h w patch1 patch2', patch1=self.patch_size,? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? patch2=self.patch_size)? ? ? ? q_fft = torch.fft.rfft2(q_patch.float())? ? ? ? k_fft = torch.fft.rfft2(k_patch.float())? ? ? ? out = q_fft * k_fft? ? ? ? out = torch.fft.irfft2(out, s=(self.patch_size, self.patch_size))? ? ? ? out =?rearrange(out,?'b c h w patch1 patch2 -> b c (h patch1) (w patch2)', patch1=self.patch_size,? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? patch2=self.patch_size)? ? ? ? out = self.norm(out)? ? ? ? output = v * out? ? ? ? output = self.project_out(output)? ? ? ? return outputif __name__ ==?'__main__':? ? fsas=?FSAS(32).to(device)? ? input = torch.rand(1,?32,?256,?256).to(device) ?# 輸入張量? ? output =?fsas(input) ?# 前向傳播? ??print(f"n輸入張量形狀: {input.shape}")? ??print(f"輸出張量形狀: {output.shape}")