Transformer与视觉注意力结合的图像去噪模型  

作　　者：欧奇坤 

机构地区：[1]广西民族大学人工智能学院,广西南宁530006

出　　处：《通讯世界》2025年第1期132-134,共3页Telecom World

摘　　要：为解决图像去噪效果差的问题,对卷积神经网络和Vision Transformer模型在图像处理领域的应用进行了深入研究。提出了一种创新的SCAUNet模型,该模型融合了Swin Transformer模型以及卷积块注意力模块和挤压激励这两种视觉注意力机制,构建高效的图像去噪骨干网络。通过整合UNet网络架构,进一步增强了该模型对图像特征的提取能力。为评估该模型性能,采用峰值信噪比和结构相似性指标,实验结果证实SCAUNet模型在图像去噪任务中性能卓越,为图像处理领域的相关工作人员提供了参考。

关 键 词：卷积神经网络 Swin Transformer CBAM SE 图像降噪 UNet 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]