高动态范围（HDR）DEGHOSTING算法旨在生成具有现实细节的无幽灵HDR图像。受到接收场的局部性的限制，现有的基于CNN的方法通常容易产生大型运动和严重饱和的情况下产生鬼影和强度扭曲。在本文中，我们提出了一种新颖的背景感知视觉变压器（CA-VIT），用于无幽灵的高动态范围成像。 CA-VIT被设计为双分支结构，可以共同捕获全球和本地依赖性。具体而言，全球分支采用基于窗口的变压器编码器来建模远程对象运动和强度变化以解决hosting。对于本地分支，我们设计了局部上下文提取器（LCE）来捕获短范围的图像特征，并使用频道注意机制在提取的功能上选择信息丰富的本地详细信息，以补充全局分支。通过将CA-VIT作为基本组件纳入基本组件，我们进一步构建了HDR-Transformer，这是一个分层网络，以重建高质量的无幽灵HDR图像。在三个基准数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法在定性和定量上优于最先进的方法，而计算预算大大降低。代码可从https://github.com/megvii-research/hdr-transformer获得

从一组多曝光图像中重建无精神的高动态范围（HDR）图像是一项具有挑战性的任务，尤其是在大型对象运动和闭塞的情况下，使用现有方法导致可见的伪影。为了解决这个问题，我们提出了一个深层网络，该网络试图学习以正规损失为指导的多尺度特征流。它首先提取多尺度功能，然后对非参考图像的特征对齐。对齐后，我们使用残留的通道注意块将不同图像的特征合并。广泛的定性和定量比较表明，我们的方法可实现最新的性能，并在颜色伪像和几何变形大大减少的情况下产生出色的结果。

现实世界图像Denoising是一个实用的图像恢复问题，旨在从野外嘈杂的输入中获取干净的图像。最近，Vision Transformer（VIT）表现出强大的捕获远程依赖性的能力，许多研究人员试图将VIT应用于图像DeNosing任务。但是，现实世界的图像是一个孤立的框架，它使VIT构建了内部贴片的远程依赖性，该依赖性将图像分为贴片并混乱噪声模式和梯度连续性。在本文中，我们建议通过使用连续的小波滑动转换器来解决此问题，该小波滑动转换器在现实世界中构建频率对应关系，称为dnswin。具体而言，我们首先使用CNN编码器从嘈杂的输入图像中提取底部功能。 DNSWIN的关键是将高频和低频信息与功能和构建频率依赖性分开。为此，我们提出了小波滑动窗口变压器，该变压器利用离散的小波变换，自我注意力和逆离散小波变换来提取深度特征。最后，我们使用CNN解码器将深度特征重建为DeNo的图像。对现实世界的基准测试的定量和定性评估都表明，拟议的DNSWIN对最新方法的表现良好。

卷积神经网络（CNNS）成功地进行了压缩图像感测。然而，由于局部性和重量共享的归纳偏差，卷积操作证明了建模远程依赖性的内在限制。变压器，最初作为序列到序列模型设计，在捕获由于基于自我关注的架构而捕获的全局背景中，即使它可以配备有限的本地化能力。本文提出了一种混合框架，一个混合框架，其集成了从CNN提供的借用的优点以及变压器提供的全局上下文，以获得增强的表示学习。所提出的方法是由自适应采样和恢复组成的端到端压缩图像感测方法。在采样模块中，通过学习的采样矩阵测量图像逐块。在重建阶段，将测量投射到双杆中。一个是用于通过卷积建模邻域关系的CNN杆，另一个是用于采用全球自我关注机制的变压器杆。双分支结构是并发，并且本地特征和全局表示在不同的分辨率下融合，以最大化功能的互补性。此外，我们探索一个渐进的战略和基于窗口的变压器块，以降低参数和计算复杂性。实验结果表明了基于专用变压器的架构进行压缩感测的有效性，与不同数据集的最先进方法相比，实现了卓越的性能。

在动态场景中拍摄的图像可能包含不必要的运动模糊，从而大大降低视觉质量。这种模糊会导致短期和远程特定区域的平滑伪像，通常是方向性和不均匀的，很难去除。受到变压器在计算机视觉和图像处理任务的最新成功的启发，我们开发了Stripformer，这是一种基于变压器的体系结构，该体系结构构建了内部和跨条纹代币，以在水平和垂直方向上重新构建图像特征，以捕获模糊的模式，以不同于不同方向。它堆叠了隔离的内带和串间注意层，以揭示模糊的幅度。除了检测各种取向和幅度的区域特异性模式外，Stripformer还是一个令牌效率和参数有效的变压器模型，要求比Vanilla变压器更少的内存使用和计算成本要少得多，但在不依赖巨大训练数据的情况下工作得更好。实验结果表明，在动态场景中，脱衣舞素对最新模型的表现良好。

高动态范围（HDR）成像是图像处理中的一个基本问题，即使在场景中存在不同的照明的情况下，它旨在产生暴露良好的图像。近年来，多曝光融合方法已取得了显着的结果，该方法合并了多个具有不同暴露的动态范围（LDR）图像，以生成相应的HDR图像。但是，在动态场景中综合HDR图像仍然具有挑战性，并且需求量很高。生产HDR图像有两个挑战：1）。 LDR图像之间的对象运动很容易在生成的结果中引起不良的幽灵伪像。 2）。由于在合并阶段对这些区域的补偿不足，因此下区域和过度曝光的区域通常包含扭曲的图像含量。在本文中，我们提出了一个多尺度采样和聚合网络，用于在动态场景中进行HDR成像。为了有效地减轻小动作和大型动作引起的问题，我们的方法通过以粗到精细的方式对LDR图像进行了暗中对齐LDR图像。此外，我们提出了一个基于离散小波转换的密集连接的网络，以改善性能，该网络将输入分解为几个非重叠频率子带，并在小波域中自适应地执行补偿。实验表明，与其他有希望的HDR成像方法相比，我们提出的方法可以在不同场景下实现最新的性能。此外，由我们的方法生成的HDR图像包含清洁剂和更详细的内容，扭曲较少，从而带来更好的视觉质量。

传统的基于CNNS的脱水模型遭受了两个基本问题：脱水框架（可解释性有限）和卷积层（内容无关，无效地学习远程依赖信息）。在本文中，我们提出了一种新的互补特征增强框架，其中互补特征由几个互补的子任务学习，然后一起用于提高主要任务的性能。新框架的一个突出优势之一是，有目的选择的互补任务可以专注于学习弱依赖性的互补特征，避免重复和无效的网络学习。我们根据这样一个框架设计了一种新的脱瘟网络。具体地，我们选择内在图像分解作为补充任务，其中反射率和阴影预测子任务用于提取色彩和纹理的互补特征。为了有效地聚合这些互补特征，我们提出了一种互补特征选择模块（CFSM），以选择图像脱水的更有用功能。此外，我们介绍了一个名为Hybrid Local-Global Vision变换器（Hylog-Vit）的新版本的Vision变换器块，并将其包含在我们的脱水网络中。 Hylog-VIT块包括用于捕获本地和全球依赖性的本地和全局视觉变压器路径。结果，Hylog-VIT引入网络中的局部性并捕获全局和远程依赖性。在均匀，非均匀和夜间脱水任务上的广泛实验表明，所提出的脱水网络可以实现比基于CNNS的去吸收模型的相当甚至更好的性能。

卷积神经网络（CNN）已成为医疗图像分割任务的共识。但是，由于卷积操作的性质，它们在建模长期依赖性和空间相关性时受到限制。尽管最初开发了变压器来解决这个问题，但它们未能捕获低级功能。相比之下，证明本地和全球特征对于密集的预测至关重要，例如在具有挑战性的环境中细分。在本文中，我们提出了一种新型方法，该方法有效地桥接了CNN和用于医学图像分割的变压器。具体而言，我们使用开创性SWIN变压器模块和一个基于CNN的编码器设计两个多尺度特征表示。为了确保从上述两个表示获得的全局和局部特征的精细融合，我们建议在编码器编码器结构的跳过连接中提出一个双层融合（DLF）模块。在各种医学图像分割数据集上进行的广泛实验证明了Hiformer在计算复杂性以及定量和定性结果方面对其他基于CNN的，基于变压器和混合方法的有效性。我们的代码可在以下网址公开获取：https：//github.com/amirhossein-kz/hiformer

桥接全球上下文交互正确对大面具的高保真图像完成非常重要。先前的方法通过深或大的接收领域（RF）卷积无法逃离附近互动的主导地位，这可能是劣等的。在本文中，我们建议将图像完成视为无缝的序列到序列预测任务，并部署变压器以直接捕获编码器中的远程依赖性。至关重要，我们使用具有小而非重叠的RF的限制性CNN，用于加权令牌表示，这允许变压器明确地模拟所有层中的相同重要性，而在使用较大的RF时，没有隐含地混淆邻居令牌。为了改善可见区域之间的外观一致性，引入了一种新的注意力层（aal）以更好地利用远方相关的高频功能。总体而言，与若干数据集上的最先进方法相比，大量实验表现出卓越的性能。

基于卷积神经网络（CNN）框架对图像支出进行了很好的研究，最近引起了计算机视觉的更多关注。但是，CNN依靠固有的电感偏见来实现有效的样品学习，这可能会降低性能上限。在本文中，以最小的变压器体系结构中的柔性自我发挥机制的启发，我们将广义图像支出问题重新构架为贴片的序列到序列自动估计问题，从而使基于查询的图像映射出现。具体而言，我们提出了一个新型混合视觉转换器基于编码器框架，名为\ textbf {query} \ textbf {o} utpainting \ textbf {trextbf {tr} ansformer（\ textbf {queryotr}）围绕给定的图像。 Patch Mode的全球建模能力使我们可以从注意机制的查询角度推断图像。新颖的查询扩展模块（QEM）旨在根据编码器的输出从预测查询中整合信息，因此即使使用相对较小的数据集，也可以加速纯变压器的收敛性。为了进一步提高每个贴片之间的连接性，提议的贴片平滑模块（PSM）重新分配并平均重叠区域，从而提供无缝的预测图像。我们在实验上表明，QueryOtr可以针对最新的图像支出方法平稳和现实地产生吸引力的结果。

Recently, Transformer-based image restoration networks have achieved promising improvements over convolutional neural networks due to parameter-independent global interactions. To lower computational cost, existing works generally limit self-attention computation within non-overlapping windows. However, each group of tokens are always from a dense area of the image. This is considered as a dense attention strategy since the interactions of tokens are restrained in dense regions. Obviously, this strategy could result in restricted receptive fields. To address this issue, we propose Attention Retractable Transformer (ART) for image restoration, which presents both dense and sparse attention modules in the network. The sparse attention module allows tokens from sparse areas to interact and thus provides a wider receptive field. Furthermore, the alternating application of dense and sparse attention modules greatly enhances representation ability of Transformer while providing retractable attention on the input image.We conduct extensive experiments on image super-resolution, denoising, and JPEG compression artifact reduction tasks. Experimental results validate that our proposed ART outperforms state-of-the-art methods on various benchmark datasets both quantitatively and visually. We also provide code and models at the website https://github.com/gladzhang/ART.

在本文中，我们呈现了UFFORER，一种用于图像恢复的有效和高效的变换器架构，其中我们使用变压器块构建分层编码器解码器网络。在UFFAR中，有两个核心设计。首先，我们介绍了一个新颖的本地增强型窗口（Lewin）变压器块，其执行基于窗口的自我关注而不是全局自我关注。它显着降低了高分辨率特征映射的计算复杂性，同时捕获本地上下文。其次，我们提出了一种以多尺度空间偏置的形式提出了一种学习的多尺度恢复调制器，以调整UFFORER解码器的多个层中的特征。我们的调制器展示了卓越的能力，用于恢复各种图像恢复任务的详细信息，同时引入边缘额外参数和计算成本。通过这两个设计提供支持，UFFORER享有高能力，可以捕获本地和全局依赖性的图像恢复。为了评估我们的方法，在几种图像恢复任务中进行了广泛的实验，包括图像去噪，运动脱棕，散焦和污染物。没有钟声和口哨，与最先进的算法相比，我们的UFormer实现了卓越的性能或相当的性能。代码和模型可在https://github.com/zhendongwang6/uformer中找到。

Image restoration is a long-standing low-level vision problem that aims to restore high-quality images from lowquality images (e.g., downscaled, noisy and compressed images). While state-of-the-art image restoration methods are based on convolutional neural networks, few attempts have been made with Transformers which show impressive performance on high-level vision tasks. In this paper, we propose a strong baseline model SwinIR for image restoration based on the Swin Transformer. SwinIR consists of three parts: shallow feature extraction, deep feature extraction and high-quality image reconstruction. In particular, the deep feature extraction module is composed of several residual Swin Transformer blocks (RSTB), each of which has several Swin Transformer layers together with a residual connection. We conduct experiments on three representative tasks: image super-resolution (including classical, lightweight and real-world image super-resolution), image denoising (including grayscale and color image denoising) and JPEG compression artifact reduction. Experimental results demonstrate that SwinIR outperforms state-of-the-art methods on different tasks by up to 0.14∼0.45dB, while the total number of parameters can be reduced by up to 67%.

旨在恢复图像中影子区域的原始强度，并使它们与剩余的非阴影区域兼容，而没有跟踪，删除阴影是一个非常具有挑战性的问题，使许多下游图像/视频相关的任务受益。最近，变形金刚通过捕获全局像素相互作用来显示它们在各种应用中的强大能力，并且这种能力在删除阴影时非常可取。然而，由于以下两个原因，应用变压器促进阴影去除是非平凡的：1）修补程序操作不适用于由于不规则的阴影形状而导致阴影去除； 2）阴影去除只需要从非阴影区域到阴影区域的单向交互，而不是图像中所有像素之间的共同双向相互作用。在本文中，我们提出了一种新型的跨区域变压器，即CRFormer，用于去除阴影，它与现有变压器的不同之处仅通过考虑从非阴影区域到阴影区域的像素相互作用而不将图像分为斑块。这是通过精心设计的区域感知的跨注意操作来实现的，该操作可以汇总以非阴影区域特征为条件的恢复的阴影区域特征。与其他最先进的方法相比，关于ISTD，AISTD，SRD和视频阴影删除数据集的广泛实验证明了我们方法的优势。

使用注意机制的深度卷积神经网络（CNN）在动态场景中取得了巨大的成功。在大多数这些网络中，只能通过注意图精炼的功能传递到下一层，并且不同层的注意力图彼此分开，这并不能充分利用来自CNN中不同层的注意信息。为了解决这个问题，我们引入了一种新的连续跨层注意传播（CCLAT）机制，该机制可以利用所有卷积层的分层注意信息。基于CCLAT机制，我们使用非常简单的注意模块来构建一个新型残留的密集注意融合块（RDAFB）。在RDAFB中，从上述RDAFB的输出中推断出的注意图和每一层直接连接到后续的映射，从而导致CRLAT机制。以RDAFB为基础，我们为动态场景Deblurring设计了一个名为RDAFNET的有效体系结构。基准数据集上的实验表明，所提出的模型的表现优于最先进的脱毛方法，并证明了CCLAT机制的有效性。源代码可在以下网址提供：https：//github.com/xjmz6/rdafnet。

为了获得下游图像信号过程（ISP）的高质量的原始图像，在本文中，我们提出了一个有效的本地乘法变压器，称为ELMFORMER，用于原始图像恢复。 Elmformer包含两个核心设计，尤其是针对原始属性是单渠道的原始图像。第一个设计是双向融合投影（BFP）模块，我们考虑了原始图像的颜色特征和单渠道的空间结构。第二个是我们提出了一个本地乘法自我注意力（L-MSA）方案，以有效地从当地空间传递信息到相关部分。 Elmformer可以有效地减少计算消耗，并在原始图像恢复任务上表现良好。通过这两种核心设计，Elmformer提高了最高的性能，并且与最先进的机构相比，原始DeNoising和原始Deblurring基准测试最低。广泛的实验证明了Elmformer的优势和概括能力。在SIDD基准测试中，我们的方法比基于ISP的方法具有更好的降解性能，这些方法需要大量的额外的SRGB培训图像。这些代码在https://github.com/leonmakise/elmformer上发布。

Camouflaged objects are seamlessly blended in with their surroundings, which brings a challenging detection task in computer vision. Optimizing a convolutional neural network (CNN) for camouflaged object detection (COD) tends to activate local discriminative regions while ignoring complete object extent, causing the partial activation issue which inevitably leads to missing or redundant regions of objects. In this paper, we argue that partial activation is caused by the intrinsic characteristics of CNN, where the convolution operations produce local receptive fields and experience difficulty to capture long-range feature dependency among image regions. In order to obtain feature maps that could activate full object extent, keeping the segmental results from being overwhelmed by noisy features, a novel framework termed Cross-Model Detail Querying network (DQnet) is proposed. It reasons the relations between long-range-aware representations and multi-scale local details to make the enhanced representation fully highlight the object regions and eliminate noise on non-object regions. Specifically, a vanilla ViT pretrained with self-supervised learning (SSL) is employed to model long-range dependencies among image regions. A ResNet is employed to enable learning fine-grained spatial local details in multiple scales. Then, to effectively retrieve object-related details, a Relation-Based Querying (RBQ) module is proposed to explore window-based interactions between the global representations and the multi-scale local details. Extensive experiments are conducted on the widely used COD datasets and show that our DQnet outperforms the current state-of-the-arts.

最近的作品在使用卷积神经网络（CNN）的双像素数据基于defocus Deblurring任务方面取得了出色的成果，而数据的稀缺性限制了视觉变压器在此任务中的探索和尝试。此外，现有作品还使用固定参数和网络体系结构来删除具有不同分布和内容信息的图像，这也影响了模型的概括能力。在本文中，我们提出了一个动态多尺度网络，名为DMTNET，用于双像素图像Defocus DeBlurring。 DMTNET主要包含两个模块：特征提取模块和重建模块。该特征提取模块由几个视觉变压器块组成，该模块使用其强大的特征提取能力来获得更丰富的功能并改善模型的鲁棒性。重建模块由几个动态多尺度子重构模块（DMSSRM）组成。 DMSSRM可以根据输入图像的模糊分布和内容信息自适应地分配权重来恢复图像。 DMTNET结合了变压器和CNN的优势，其中视觉变压器改善了CNN的性能上限，并且CNN的电感偏置使变压器能够在不依赖大量数据的情况下提取更强大的功能。 DMTNET可能是首次使用视觉变压器来恢复模糊图像以清晰的尝试。通过与CNN结合，视觉变压器可以在小数据集上实现更好的性能。对流行基准测试的实验结果表明，我们的DMTNET显着优于最先进的方法。

Image super-resolution (SR) serves as a fundamental tool for the processing and transmission of multimedia data. Recently, Transformer-based models have achieved competitive performances in image SR. They divide images into fixed-size patches and apply self-attention on these patches to model long-range dependencies among pixels. However, this architecture design is originated for high-level vision tasks, which lacks design guideline from SR knowledge. In this paper, we aim to design a new attention block whose insights are from the interpretation of Local Attribution Map (LAM) for SR networks. Specifically, LAM presents a hierarchical importance map where the most important pixels are located in a fine area of a patch and some less important pixels are spread in a coarse area of the whole image. To access pixels in the coarse area, instead of using a very large patch size, we propose a lightweight Global Pixel Access (GPA) module that applies cross-attention with the most similar patch in an image. In the fine area, we use an Intra-Patch Self-Attention (IPSA) module to model long-range pixel dependencies in a local patch, and then a $3\times3$ convolution is applied to process the finest details. In addition, a Cascaded Patch Division (CPD) strategy is proposed to enhance perceptual quality of recovered images. Extensive experiments suggest that our method outperforms state-of-the-art lightweight SR methods by a large margin. Code is available at https://github.com/passerer/HPINet.

在恶劣天气下降雪场景的图像恢复是一项艰巨的任务。雪图像具有复杂的降解，并在干净的图像上混乱，改变了干净的图像的分布。以前基于CNN的方法由于缺乏特定的全球建模能力，因此在恢复雪场景中完全恢复了雪场的挑战。在本文中，我们将视觉变压器应用于从单个图像中去除积雪的任务。具体而言，我们建议沿通道拆分的并行网络体系结构分别执行本地功能改进和全局信息建模。我们利用频道洗牌操作来结合其各自的优势以增强网络性能。其次，我们提出了MSP模块，该模块利用多规模的AVGPOOL来汇总不同大小的信息，并同时对多头自我注意力进行多尺度投影自我注意，以提高模型在不同规模下降下的表示能力。最后，我们设计了一个轻巧，简单的本地捕获模块，可以完善模型的本地捕获能力。在实验部分，我们进行了广泛的实验以证明我们方法的优越性。我们比较了三个雪场数据集上的先前清除方法。实验结果表明，我们的方法超过了更少的参数和计算的最新方法。在CSD测试数据集上，我们实现了1.99dB和SSIM 0.03的实质增长。在SRR和SNOW100K数据集上，与Transweather方法相比，我们还增加了2.47dB和1.62dB，在SSIM中提高了0.03。在视觉比较部分中，我们的MSP形式比现有方法获得了更好的视觉效果，证明了我们方法的可用性。