Retinexformer是如何使用Transformer架构进行图像增强的？

Retinexformer是一种基于Transformer架构的图像增强方法。它通过学习图像的全局和局部信息来提高图像的质量和可视化效果。下面是Retinexformer使用Transformer架构进行图像增强的步骤：

1. 输入编码：首先，将输入图像通过一个编码器（Encoder）模块进行编码。编码器通常由多个Transformer编码器层组成，用于提取图像的特征表示。

2. 全局特征：在编码器的最后一层，Retinexformer会生成全局特征向量，用于表示整个图像的全局信息。这些全局特征向量可以捕捉到图像的整体亮度和对比度等信息。

3. 局部特征：除了全局特征，Retinexformer还会生成一系列局部特征向量。这些局部特征向量对应于图像中的不同区域，可以捕捉到图像的细节和纹理等信息。

4. 特征融合：接下来，Retinexformer会将全局特征和局部特征进行融合。这可以通过将全局特征与每个局部特征进行加权求和来实现。融合后的特征向量将包含更丰富的图像信息。

5. 解码重建：最后，融合后的特征向量通过一个解码器（Decoder）模块进行解码，以生成增强后的图像。解码器通常由多个Transformer解码器层组成，用于将特征向量转换为图像像素值。

通过这样的过程，Retinexformer能够同时考虑全局和局部信息，从而实现对图像的有效增强。