深度学习图像去噪：Transformer在图像去噪领域的综述

在数字图像处理中，去噪是一个重要的预处理步骤，它对于后续的图像分析和理解至关重要。传统的去噪方法往往基于固定的滤波器或者手工设计的算法，难以应对复杂的噪声类型和分布。然而，随着深度学习技术的快速发展，尤其是卷积神经网络（CNN）和Transformer等模型的广泛应用，图像去噪的性能得到了显著提升。

在众多深度学习去噪方法中，Transformer因其强大的表示能力和并行计算能力而备受关注。与CNN不同，Transformer通过自注意力机制和位置编码来捕捉图像的全局信息和空间依赖性，这使得它在处理复杂噪声和细节保持方面更具优势。

本文首先介绍了深度学习在图像去噪领域的基本框架，包括常见的去噪算法、评估指标和数据集等。在此基础上，我们重点探讨了Transformer在图像去噪方面的应用和最新进展。我们通过对比和分析各种基于Transformer的去噪方法，总结了它们的优缺点和适用场景。此外，我们还讨论了Transformer在图像去噪中的一些挑战和未来的发展方向，例如如何进一步提高去噪性能、减少计算复杂度以及推广到实际应用中等。

总的来说，深度学习尤其是Transformer在图像去噪领域具有巨大的潜力和应用前景。随着技术的不断进步和研究的深入，我们相信基于深度学习的图像去噪方法将在未来的图像处理和计算机视觉领域发挥更加重要的作用。