绘制澳大利亚2288个地方社区中由森林火灾引起的空气污染相关死亡率的地图：一项全国性的健康影响评估

《The Lancet Planetary Health》：Mapping landscape fire-sourced air pollution-related mortality across 2288 local communities in Australia: a nationwide health impact assessment

图像去噪模型基于泰勒展开近似，提出残差U型Transformer（RUST）与可变形卷积空间注意力网络（LSANet），通过扩展感受野和保留多尺度细节实现高效去噪。实验验证RUST在合成数据集和真实场景（如雨 streaks）中性能优于SOTA方法，兼具理论解释与计算效率优势。

　　近年来，随着人工智能技术的快速发展，图像去噪成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。图像作为人类感知世界的重要媒介，其质量直接影响到后续的识别、分析和应用效果。然而，在实际应用中，由于采集设备的限制、传输过程中的干扰以及极端天气的影响，图像常常受到噪声的污染，导致信息失真。因此，如何有效地去除噪声并恢复图像的清晰度，成为研究者关注的重点。本文提出了一种基于残差U型结构的Transformer模型（RUST），旨在通过理论分析和实际应用，提升图像去噪的效果。

图像去噪本质上是一个逆问题，目标是从被噪声污染的图像中恢复出原本的干净图像。传统的图像去噪方法主要依赖于数学模型，如基于图像梯度的总变分（TV）模型，或基于邻域统计的滤波方法。这些方法在一定程度上能够实现去噪目标，但在面对复杂噪声和高分辨率图像时，往往存在性能不足、计算效率低或结果不够精细的问题。例如，TV模型虽然在保留图像边缘结构方面表现良好，但容易在平滑区域产生“阶梯效应”，而基于邻域统计的滤波方法则容易导致图像细节的模糊。

随着深度学习技术的兴起，图像去噪方法经历了重大变革。深度学习方法通过端到端的学习方式，能够从大量训练数据中自动学习去噪的映射关系，从而在去噪效果上取得了显著提升。然而，这些方法也存在一些局限性。例如，端到端学习方法虽然在处理复杂噪声时表现优异，但其模型结构往往缺乏可解释性，依赖于大量训练数据，且在面对噪声水平较高的图像时，模型的泛化能力可能受到影响。此外，深度展开方法尝试将模型的结构与优化过程相结合，以提升模型的可解释性和灵活性，但其固定结构的局限性仍然影响了对图像多尺度特征的提取能力。

为了克服上述问题，本文提出了一种新的图像去噪模型——残差U型Transformer（RUST）。该模型结合了Transformer和U型网络的优势，通过分析图像去噪模型与泰勒展开近似理论之间的关系，构建了一个能够更准确地模拟图像噪声去除过程的框架。RUST模型的核心思想是利用泰勒展开近似理论，将图像去噪过程分解为多个步骤，从而在保留图像细节的同时，提高去噪的效率和准确性。

首先，本文分析了图像去噪模型与泰勒展开近似理论之间的关系。泰勒展开是一种数学工具，用于对函数进行局部近似，通过计算函数在某一点的导数，可以更精确地描述该点附近的函数变化。在图像去噪的背景下，泰勒展开被用来近似噪声去除过程，即通过计算图像在某个区域的导数，来估计该区域的干净图像。这种近似方法能够有效捕捉图像的多尺度特征，从而提高去噪的精度。

其次，本文提出了一种轻量级的可变形卷积空间注意力网络（LSANet），用于扩展模型的接收场，以更准确地估计图像的基本层。LSANet通过引入可变形卷积，能够动态调整卷积核的大小和位置，从而更好地适应图像的多尺度特征。这种结构使得模型在处理不同分辨率和不同噪声水平的图像时，具有更高的灵活性和适应性。同时，LSANet还结合了空间注意力机制，能够根据图像的不同区域分配不同的权重，从而提升模型对关键细节的关注度。

第三，本文构建了一个U型结构的Transformer模型，用于计算图像的导数部分（细节层）。U型结构的Transformer模型能够有效保留图像的多尺度结构，通过多层的特征提取和融合，使得模型在处理复杂噪声时具有更高的鲁棒性。这种结构不仅能够提高图像去噪的效果，还能够增强模型的可解释性，使其能够更好地理解图像的噪声去除过程。

为了验证RUST模型的有效性，本文进行了多组实验，包括参数选择实验、模型性能对比实验以及泛化能力测试。在参数选择实验中，通过调整模型的各个参数，验证了其对不同噪声水平和图像分辨率的适应性。在模型性能对比实验中，将RUST模型与当前最先进的图像去噪方法进行了比较，结果显示RUST在去噪效果和细节保留方面均优于现有方法。此外，本文还对RUST模型在真实生活场景中的表现进行了测试，验证了其在处理实际噪声污染图像时的泛化能力。

在实验结果中，RUST模型在多个合成数据集上的表现得到了验证。这些数据集包括不同噪声水平和不同图像分辨率的测试集，通过定量和定性分析，证明了RUST模型在图像去噪任务中的优越性。定量分析包括PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指数）等指标，用于衡量去噪后的图像质量。定性分析则通过可视化图像结果，直观地展示RUST模型在保留图像细节和结构方面的优势。

此外，本文还对RUST模型在雨天图像去噪任务中的表现进行了验证。通过在雨天图像数据集上的测试，证明了RUST模型不仅能够有效去除噪声，还能够在雨天场景中保持图像的清晰度和细节。这种能力使得RUST模型在实际应用中具有更高的适用性，能够满足不同场景下的图像去噪需求。

在模型结构设计方面，RUST模型采用了残差U型结构，结合了Transformer和U型网络的优点。这种结构使得模型能够在保持计算效率的同时，提高对图像多尺度特征的提取能力。通过多层的特征提取和融合，RUST模型能够更准确地模拟图像的噪声去除过程，从而在去噪效果上取得更好的表现。

为了进一步提升模型的性能，本文引入了可变形卷积空间注意力机制。这种机制能够动态调整卷积核的大小和位置，从而更好地适应图像的多尺度特征。同时，空间注意力机制能够根据图像的不同区域分配不同的权重，使得模型在处理复杂噪声时能够更有效地保留关键细节。这种设计不仅提高了模型的灵活性，还增强了其对图像噪声的适应能力。

在实验过程中，本文对RUST模型的各个模块进行了测试和分析，以验证其对不同噪声水平和图像分辨率的适应性。通过调整模型的参数，优化了其在不同场景下的表现。同时，通过与其他方法的对比，验证了RUST模型在图像去噪任务中的优越性。这些实验结果不仅证明了RUST模型的有效性，还为后续的研究提供了理论支持和实践指导。

在实际应用中，RUST模型能够处理各种噪声污染的图像，包括高斯噪声和雨痕噪声。通过在真实生活场景中的测试，验证了RUST模型在处理实际噪声污染图像时的泛化能力。这种能力使得RUST模型在实际应用中具有更高的适用性，能够满足不同场景下的图像去噪需求。

综上所述，本文提出的RUST模型在图像去噪任务中表现出色，能够有效去除噪声并保留图像的细节和结构。通过理论分析和实际实验，验证了该模型在不同噪声水平和图像分辨率下的适应性。同时，RUST模型在处理雨天图像时也表现出良好的性能，能够满足实际应用中的需求。这些研究成果为图像去噪领域提供了新的思路和方法，具有重要的理论和实践意义。