基于Transformer的低照度图像去噪方法

基于Transformer的低照度图像去噪方法是一种利用Transformer模型进行低照度图像去噪的技术。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，广泛应用于自然语言处理和计算机视觉任务中。

下面是一种基于Transformer的低照度图像去噪方法的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class TransformerDenoiser(nn.Module):
    def __init__(self, input_channels, output_channels, num_heads, num_layers):
        super(TransformerDenoiser, self).__init__()
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(
            nn.TransformerEncoderLayer(d_model=input_channels, nhead=num_heads),
            num_layers=num_layers
        )
        self.decoder = nn.TransformerDecoder(
            nn.TransformerDecoderLayer(d_model=output_channels, nhead=num_heads),
            num_layers=num_layers
        )
        self.linear = nn.Linear(output_channels, output_channels)

    def forward(self, x):
        encoded = self.encoder(x)
        decoded = self.decoder(encoded)
        denoised = self.linear(decoded)
        return denoised

# 使用示例
input_channels = 3  # 输入图像的通道数
output_channels = 3  # 输出图像的通道数
num_heads = 4  # Transformer中的注意力头数
num_layers = 6  # Transformer中的层数
model = TransformerDenoiser(input_channels, output_channels, num_heads, num_layers)
input_image = torch.randn(1, input_channels, 256, 256)  # 输入图像的大小为256x256
output_image = model(input_image)

这是一个简单的基于Transformer的低照度图像去噪方法的示例。该方法使用了一个包含编码器和解码器的Transformer模型，并通过线性层对解码器的输出进行处理，得到去噪后的图像。