基于深度卷积神经网络（CNN）的单图像飞机方法已取得了重大成功。以前的方法致力于通过增加网络的深度和宽度来改善网络的性能。当前的方法着重于增加卷积内核的大小，以通过受益于更大的接受场来增强其性能。但是，直接增加卷积内核的大小会引入大量计算开销和参数。因此，本文设计了一个新型的大内核卷积驱动块（LKD块），该磁带（LKD块）由分解深度大核卷积块（DLKCB）和通道增强的进料前向前网络（CEFN）组成。设计的DLKCB可以将深度大的内核卷积分为较小的深度卷积和深度扩张的卷积，而无需引入大量参数和计算开销。同时，设计的CEFN将通道注意机制纳入馈电网络中，以利用重要的通道并增强鲁棒性。通过组合多个LKD块和上向下的采样模块，可以进行大内核卷积DeHaze网络（LKD-NET）。评估结果证明了设计的DLKCB和CEFN的有效性，而我们的LKD-NET优于最先进的功能。在SOTS室内数据集上，我们的LKD-NET极大地优于基于变压器的方法Dehamer，只有1.79％#PARAM和48.9％的FLOPS。我们的LKD-NET的源代码可在https://github.com/swu-cs-medialab/lkd-net上获得。

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。

否决单图是一项普遍但又具有挑战性的任务。复杂的降雪降解和各种降解量表需要强大的代表能力。为了使否定的网络看到各种降雪并建模本地细节和全球信息的上下文相互作用，我们提出了一种称为Snowformer的功能强大的建筑。首先，它在编码器中执行比例感知功能聚合，以捕获各种降解的丰富积雪信息。其次，为了解决大规模降级，它使用了解码器中的新颖上下文交互变压器块，该互动器块在全球上下文交互中从前范围内的局部细节和全局信息进行了上下文交互。并引入本地上下文互动可改善场景细节的恢复。第三，我们设计了一个异质的特征投影头，该功能投影头逐渐融合了编码器和解码器的特征，并将精制功能投影到干净的图像中。广泛的实验表明，所提出的雪诺形雪孔比其他SOTA方法取得了重大改进。与SOTA单图像HDCW-NET相比，它在CSD测试集上将PSNR度量提高了9.2dB。此外，与一般图像恢复体系结构NAFNET相比，PSNR的增加5.13db，这验证了我们的雪诺形雪地降雪任务的强大表示能力。该代码在\ url {https://github.com/ephemeral182/snowformer}中发布。

Image restoration under hazy weather condition, which is called single image dehazing, has been of significant interest for various computer vision applications. In recent years, deep learning-based methods have achieved success. However, existing image dehazing methods typically neglect the hierarchy of features in the neural network and fail to exploit their relationships fully. To this end, we propose an effective image dehazing method named Hierarchical Contrastive Dehazing (HCD), which is based on feature fusion and contrastive learning strategies. HCD consists of a hierarchical dehazing network (HDN) and a novel hierarchical contrastive loss (HCL). Specifically, the core design in the HDN is a Hierarchical Interaction Module, which utilizes multi-scale activation to revise the feature responses hierarchically. To cooperate with the training of HDN, we propose HCL which performs contrastive learning on hierarchically paired exemplars, facilitating haze removal. Extensive experiments on public datasets, RESIDE, HazeRD, and DENSE-HAZE, demonstrate that HCD quantitatively outperforms the state-of-the-art methods in terms of PSNR, SSIM and achieves better visual quality.

在现实世界中，在雾度下拍摄的图像的降解可以是非常复杂的，其中雾度的空间分布从图像变化到图像。最近的方法采用深神经网络直接从朦胧图像中恢复清洁场景。然而，由于悖论由真正捕获的雾霾的变化和当前网络的固定退化参数引起的悖论，最近在真实朦胧的图像上的脱水方法的泛化能力不是理想的。解决现实世界建模问题阴霾退化，我们建议通过对不均匀雾度分布的鉴定和建模密度来解决这个问题。我们提出了一种新颖的可分离混合注意力（SHA）模块来编码雾霾密度，通过捕获正交方向上的特征来实现这一目标。此外，提出了密度图以明确地模拟雾度的不均匀分布。密度图以半监督方式生成位置编码。这种雾度密度感知和建模有效地捕获特征水平的不均匀分布性变性。通过SHA和密度图的合适组合，我们设计了一种新型的脱水网络架构，实现了良好的复杂性性能权衡。两个大规模数据集的广泛实验表明，我们的方法通过量化和定性地通过大幅度超越所有最先进的方法，将最佳发布的PSNR度量从28.53 DB升高到Haze4K测试数据集和在SOTS室内测试数据集中的37.17 dB至38.41 dB。

由于卷积神经网络（CNNS）在从大规模数据中进行了学习的可概括图像前沿执行井，因此这些模型已被广泛地应用于图像恢复和相关任务。最近，另一类神经架构，变形金刚表现出对自然语言和高级视觉任务的显着性能。虽然变压器模型减轻了CNNS的缺点（即，有限的接收领域并对输入内容而无关），但其计算复杂性以空间分辨率二次大转，因此可以对涉及高分辨率图像的大多数图像恢复任务应用得不可行。在这项工作中，我们通过在构建块（多头关注和前锋网络）中进行多个关键设计，提出了一种有效的变压器模型，使得它可以捕获远程像素相互作用，同时仍然适用于大图像。我们的模型，命名恢复变压器（RESTORMER），实现了最先进的结果，导致几种图像恢复任务，包括图像派生，单图像运动脱棕，散焦去纹（单图像和双像素数据）和图像去噪（高斯灰度/颜色去噪，真实的图像去噪）。源代码和预先训练的型号可在https://github.com/swz30/restormer上获得。

通过利用大型内核分解和注意机制，卷积神经网络（CNN）可以在许多高级计算机视觉任务中与基于变压器的方法竞争。但是，由于远程建模的优势，具有自我注意力的变压器仍然主导着低级视野，包括超分辨率任务。在本文中，我们提出了一个基于CNN的多尺度注意网络（MAN），该网络由多尺度的大内核注意力（MLKA）和一个封闭式的空间注意单元（GSAU）组成，以提高卷积SR网络的性能。在我们的MLKA中，我们使用多尺度和栅极方案纠正LKA，以在各种粒度水平上获得丰富的注意图，从而共同汇总了全局和局部信息，并避免了潜在的阻塞伪像。在GSAU中，我们集成了栅极机制和空间注意力，以消除不必要的线性层和汇总信息丰富的空间环境。为了确认我们的设计的有效性，我们通过简单地堆叠不同数量的MLKA和GSAU来评估具有多种复杂性的人。实验结果表明，我们的人可以在最先进的绩效和计算之间实现各种权衡。代码可从https://github.com/icandle/man获得。

Dimage Dehazing是低级视觉中的一个活跃主题，并且随着深度学习的快速发展，已经提出了许多图像去悬式网络。尽管这些网络的管道效果很好，但改善图像飞行性能的关键机制尚不清楚。因此，我们不针对带有精美模块的飞行网络。相反，我们对流行的U-NET进行了最小的修改，以获得紧凑的飞行网络。具体而言，我们将U-NET中的卷积块与门控机构，使用选择性内核进行融合，并跳过连接，并调用所得的U-NET变体Gunet。结果，由于开销大大减少，Gunet优于多个图像脱掩的数据集上的最新方法。最后，我们通过广泛的消融研究来验证这些关键设计为图像去除网络的性能增益。

As the quality of optical sensors improves, there is a need for processing large-scale images. In particular, the ability of devices to capture ultra-high definition (UHD) images and video places new demands on the image processing pipeline. In this paper, we consider the task of low-light image enhancement (LLIE) and introduce a large-scale database consisting of images at 4K and 8K resolution. We conduct systematic benchmarking studies and provide a comparison of current LLIE algorithms. As a second contribution, we introduce LLFormer, a transformer-based low-light enhancement method. The core components of LLFormer are the axis-based multi-head self-attention and cross-layer attention fusion block, which significantly reduces the linear complexity. Extensive experiments on the new dataset and existing public datasets show that LLFormer outperforms state-of-the-art methods. We also show that employing existing LLIE methods trained on our benchmark as a pre-processing step significantly improves the performance of downstream tasks, e.g., face detection in low-light conditions. The source code and pre-trained models are available at https://github.com/TaoWangzj/LLFormer.

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。

基于变压器的方法与基于CNN的方法相比，由于其对远程依赖性的模型，因此获得了令人印象深刻的图像恢复性能。但是，像Swinir这样的进步采用了基于窗口的和本地注意力的策略来平衡性能和计算开销，这限制了采用大型接收领域来捕获全球信息并在早期层中建立长期依赖性。为了进一步提高捕获全球信息的效率，在这项工作中，我们建议Swinfir通过更换具有整个图像范围的接收场的快速傅立叶卷积（FFC）组件来扩展Swinir。我们还重新访问其他先进技术，即数据增强，预训练和功能集合，以改善图像重建的效果。并且我们的功能合奏方法使模型的性能得以大大增强，而无需增加训练和测试时间。与现有方法相比，我们将算法应用于多个流行的大规模基准，并实现了最先进的性能。例如，我们的Swinfir在漫画109数据集上达到了32.83 dB的PSNR，该PSNR比最先进的Swinir方法高0.8 dB。

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.

基于对抗性学习的图像抑制方法，由于其出色的性能，已经在计算机视觉中进行了广泛的研究。但是，大多数现有方法对实际情况的质量功能有限，因为它们在相同场景的透明和合成的雾化图像上进行了培训。此外，它们在保留鲜艳的色彩和丰富的文本细节方面存在局限性。为了解决这些问题，我们开发了一个新颖的生成对抗网络，称为整体注意力融合对抗网络（HAAN），用于单个图像。 Haan由Fog2FogFogre块和FogFree2Fog块组成。在每个块中，有三个基于学习的模块，即雾除雾，颜色纹理恢复和雾合成，它们相互限制以生成高质量的图像。 Haan旨在通过学习雾图图像之间的整体通道空间特征相关性及其几个派生图像之间的整体通道空间特征相关性来利用纹理和结构信息的自相似性。此外，在雾合成模块中，我们利用大气散射模型来指导它，以通过新颖的天空分割网络专注于大气光优化来提高生成质量。关于合成和现实世界数据集的广泛实验表明，就定量准确性和主观的视觉质量而言，Haan的表现优于最先进的脱落方法。

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。

这项工作研究了关节降雨和雾霾清除问题。在现实情况下，雨水和阴霾通常是两个经常共同发生的共同天气现象，可以极大地降低场景图像的清晰度和质量，从而导致视觉应用的性能下降，例如自动驾驶。但是，在场景图像中共同消除雨水和雾霾是艰难而挑战，在那里，阴霾和雨水的存在以及大气光的变化都可以降低现场信息。当前的方法集中在污染部分上，因此忽略了受大气光的变化影响的场景信息的恢复。我们提出了一个新颖的深神经网络，称为不对称双重编码器U-NET（ADU-NET），以应对上述挑战。 ADU-NET既产生污染物残留物，又产生残留的现场，以有效地去除雨水和雾霾，同时保留场景信息的保真度。广泛的实验表明，我们的工作在合成数据和现实世界数据基准（包括RainCityScapes，Bid Rain和Spa-data）的相当大的差距上优于现有的最新方法。例如，我们在RainCityScapes/spa-data上分别将最新的PSNR值提高了2.26/4.57。代码将免费提供给研究社区。

Convolutional neural network (CNN) depth is of crucial importance for image super-resolution (SR). However, we observe that deeper networks for image SR are more difficult to train. The lowresolution inputs and features contain abundant low-frequency information, which is treated equally across channels, hence hindering the representational ability of CNNs. To solve these problems, we propose the very deep residual channel attention networks (RCAN). Specifically, we propose a residual in residual (RIR) structure to form very deep network, which consists of several residual groups with long skip connections. Each residual group contains some residual blocks with short skip connections. Meanwhile, RIR allows abundant low-frequency information to be bypassed through multiple skip connections, making the main network focus on learning high-frequency information. Furthermore, we propose a channel attention mechanism to adaptively rescale channel-wise features by considering interdependencies among channels. Extensive experiments show that our RCAN achieves better accuracy and visual improvements against state-of-the-art methods.

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。

联合超分辨率和反音调映射（联合SR-ITM）旨在增加低分辨率和标准动态范围图像的分辨率和动态范围。重点方法主要是诉诸图像分解技术，使用多支化的网络体系结构。 ，这些方法采用的刚性分解在很大程度上将其力量限制在各种图像上。为了利用其潜在能力，在本文中，我们将分解机制从图像域概括为更广泛的特征域。为此，我们提出了一个轻巧的特征分解聚合网络（FDAN）。特别是，我们设计了一个功能分解块（FDB），可以实现功能细节和对比度的可学习分离。通过级联FDB，我们可以建立一个用于强大的多级特征分解的分层功能分解组。联合SR-ITM，\ ie，SRITM-4K的新基准数据集，该数据集是大规模的，为足够的模型培训和评估提供了多功能方案。两个基准数据集的实验结果表明，我们的FDAN表明我们的FDAN有效，并且胜过了以前的方法sr-itm.ar代码和数据集将公开发布。

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。