Directing Mamba to Complex Textures: An Efficient Texture-Aware State Space Model for Image Restoration
作者: Long Peng, Xin Di, Zhanfeng Feng, Wenbo Li, Renjing Pei, Yang Wang, Xueyang Fu, Yang Cao, Zheng-Jun Zha
分类: cs.CV
发布日期: 2025-01-27 (更新: 2025-06-11)
备注: Accepted by the 34th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2025)
💡 一句话要点
提出TAMambaIR，一种高效的纹理感知状态空间模型，用于图像复原。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 图像复原 状态空间模型 纹理感知 图像超分辨率 图像去雨 低光图像增强 长程依赖 计算效率
📋 核心要点
- 现有图像复原方法难以有效建模长程依赖，忽略图像退化的空间特征，导致复原质量和效率难以兼顾。
- TAMambaIR通过引入纹理感知状态空间模型，调制转移矩阵并关注复杂纹理区域，增强纹理感知并提高效率。
- 实验表明，TAMambaIR在图像超分辨率、去雨和低光增强等任务上，实现了SOTA性能，并显著提升了效率。
📝 摘要（中文）
图像复原旨在恢复退化图像的细节并增强对比度。随着对高质量成像（如4K和8K）需求的增长，在复原质量和计算效率之间取得平衡变得至关重要。现有方法主要基于CNN、Transformer或其混合方法，对整个图像应用统一的深度特征提取。然而，这些方法通常难以有效地建模长程依赖关系，并且在很大程度上忽略了图像退化的空间特征（纹理更丰富的区域往往遭受更严重的破坏），因此难以在复原质量和效率之间实现最佳权衡。为了解决这些问题，我们提出了一种新的纹理感知图像复原方法TAMambaIR，它同时感知图像纹理并在性能和效率之间取得平衡。具体来说，我们引入了一种新的纹理感知状态空间模型，通过调制状态空间方程的转移矩阵并关注具有复杂纹理的区域，从而增强纹理感知并提高效率。此外，我们设计了一个多方向感知块，以在保持低计算开销的同时改善多方向感受野。在图像超分辨率、去雨和低光图像增强的基准测试中进行的大量实验表明，TAMambaIR实现了最先进的性能，并显着提高了效率，从而使其成为一种强大而高效的图像复原框架。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决图像复原中，现有方法无法兼顾复原质量和计算效率的问题。现有方法，如基于CNN、Transformer或混合模型的方法，通常采用统一的特征提取方式，忽略了图像不同区域的纹理差异，以及纹理复杂区域更容易受到破坏的特性。此外，现有方法在建模长程依赖关系方面存在不足。
核心思路：论文的核心思路是引入纹理感知机制，使模型能够根据图像的纹理复杂度自适应地调整处理方式。通过关注纹理丰富的区域，并利用状态空间模型高效地建模长程依赖，从而在保证复原质量的同时，降低计算复杂度。
技术框架：TAMambaIR的整体框架包含纹理感知状态空间模型（Texture-Aware State Space Model）和多方向感知块（Multi-Directional Perception Block）。纹理感知状态空间模型用于增强模型对纹理的感知能力，并提高计算效率。多方向感知块用于改善多方向感受野，同时保持较低的计算开销。整个网络结构的具体流程未知，但可以推测是先通过纹理感知模块提取特征，然后通过多方向感知块进行特征增强，最后进行图像重建。
关键创新：论文最重要的技术创新点是纹理感知状态空间模型。该模型通过调制状态空间方程的转移矩阵，使模型能够自适应地关注具有复杂纹理的区域。这与现有方法中统一处理所有区域的方式有本质区别，能够更有效地利用计算资源，提高复原质量。
关键设计：关于纹理感知状态空间模型的具体实现细节，例如转移矩阵的调制方式，论文摘要中没有详细说明。多方向感知块的具体结构也未知。损失函数和训练策略等细节也未提及。这些细节需要在论文正文中查找。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
TAMambaIR在图像超分辨率、去雨和低光图像增强等多个基准数据集上取得了state-of-the-art的性能，并且在计算效率方面有显著提升。具体的性能数据和提升幅度需要在论文正文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种图像复原场景，如图像超分辨率、图像去雨、低光图像增强等。在安防监控、医学影像、遥感图像处理等领域具有重要的应用价值。未来，该方法有望应用于更高分辨率的图像复原，以及视频复原等更复杂的任务。
📄 摘要（原文）
Image restoration aims to recover details and enhance contrast in degraded images. With the growing demand for high-quality imaging (\textit{e.g.}, 4K and 8K), achieving a balance between restoration quality and computational efficiency has become increasingly critical. Existing methods, primarily based on CNNs, Transformers, or their hybrid approaches, apply uniform deep representation extraction across the image. However, these methods often struggle to effectively model long-range dependencies and largely overlook the spatial characteristics of image degradation (regions with richer textures tend to suffer more severe damage), making it hard to achieve the best trade-off between restoration quality and efficiency. To address these issues, we propose a novel texture-aware image restoration method, TAMambaIR, which simultaneously perceives image textures and achieves a trade-off between performance and efficiency. Specifically, we introduce a novel Texture-Aware State Space Model, which enhances texture awareness and improves efficiency by modulating the transition matrix of the state-space equation and focusing on regions with complex textures. Additionally, we design a {Multi-Directional Perception Block} to improve multi-directional receptive fields while maintaining low computational overhead. Extensive experiments on benchmarks for image super-resolution, deraining, and low-light image enhancement demonstrate that TAMambaIR achieves state-of-the-art performance with significantly improved efficiency, establishing it as a robust and efficient framework for image restoration.