小波变换与 Transformer 的融合架构
近年来，小波变换（Wavelet Transform）与 Transformer 架构的结合成为了一个前沿的研究热点。这种融合架构通过将小波变换的频域分析能力与 Transformer 的长程特征捕获能力相结合，实现了局部信息与全局信息的高效交互，在多个领域取得了显著的突破。
1. 小波变换与 Transformer 的结合方式
1.1 小波变换的作用
小波变换能够将信号分解为不同频率和时间尺度上的成分，特别适合处理非平稳信号。它具有以下优势：
- 多分辨率分析：能够同时在时域和频域上对信号进行分析。
- 局部化特性：能够捕捉信号的局部特征，适合处理复杂信号。
1.2 Transformer 的优势
Transformer 架构通过自注意力机制（Self-Attention）能够有效地处理长序列数据，具有以下特点：
- 长程依赖建模：能够捕捉序列中的长程依赖关系。
- 并行计算：相比循环神经网络（RNN），Transformer 可以并行处理序列数据，计算效率更高。
1.3 融合架构的设计思路
小波变换与 Transformer 的融合架构通常通过以下方式实现：
- 特征分解：使用小波变换将输入数据分解为不同频率成分的特征。
- 特征融合：将分解后的特征输入到 Transformer 中，利用其自注意力机制进行特征融合。
- 多尺度表示：通过多尺度的小波变换，生成不同层次的特征表示，进一步提升模型的性能。
2. 应用案例
2.1 高光谱图像分类
在高光谱图像分类任务中，小波变换与 Transformer 的结合能够有效保留图像的空间和光谱信息。例如，WaveFormer 模型通过引入小波变换进行可逆的下采样，解决了传统 Transformer 模型中因平均池化导致的信息丢失问题。实验表明，WaveFormer 在多个标准高光谱数据集上取得了最先进（SOTA）的分类性能[7]。
2.2 视频修复
在视频修复任务中，小波变换能够将特征分解为低频和高频成分，仅用低频特征计算注意力权重，从而降低噪声对注意力机制的干扰。WaveFormer 网络通过这种机制显著提升了视频修复的视觉质量和时空连贯性[7]。
2.3 图像去噪
Efficient Wavelet-Transformer (EWT) 模型通过引入频域转换管道（FCP）和多级特征聚合模块（MFAM），结合 CNN 和 Transformer 的优点，有效捕获图像的局部与全局信息。实验表明，EWT 在去噪性能上与当前最先进方法持平，同时推理速度提高超过 80%，GPU 内存占用降低超过 60%[7]。
2.4 非均匀浓雾图像去雾
WaveletFormerNet 通过将离散小波变换（DWT）与视觉 Transformer（ViT）深度融合，解决了传统模型在浓雾场景中细节丢失和颜色失真的问题。该模型在多个真实浓雾基准数据集上表现显著优于现有最优方法[7]。
3. 未来研究方向
3.1 模型优化
- 计算效率提升：进一步优化小波变换与 Transformer 的结合方式，降低计算复杂度，提高模型的实时性。
- 模型压缩：探索模型压缩技术，减少模型的存储和计算资源需求。
3.2 应用拓展
- 多模态融合：将小波变换与 Transformer 应用于多模态数据（如图像、文本、音频等）的融合任务。
- 跨领域应用：探索该架构在其他领域的应用，如医疗影像分析、自然语言处理等。
3.3 理论研究
- 注意力机制改进：研究如何进一步改进小波变换与 Transformer 的注意力机制，提升模型对局部和全局特征的捕捉能力。
- 可解释性研究：探索模型的可解释性，理解小波变换与 Transformer 的结合如何影响模型的决策过程。