引言：一场视觉任务的范式之争
自 2017 年 Transformer 诞生以来，这场最初为自然语言处理设计的架构，正以不可阻挡的势头冲击计算机视觉领域。从 ViT 打破 CNN 在图像分类的垄断，到 Swin Transformer 横扫分割、检测任务，"Transformer 能否取代 CNN" 成为业界持续争论的焦点。而在图像去噪这一基础任务中，这一争论更具现实意义 ------CNN 凭借局部建模优势长期占据主导，Transformer 则以全局注意力机制带来新可能。本文将结合最新研究成果，从核心矛盾、性能对比、融合趋势三个层面解答关键问题，并补充针对性探索建议，助力读者落地创新。
一、核心矛盾：CNN 与 Transformer 的本质差异
图像去噪的核心诉求是噪声抑制与细节保留的平衡，而 CNN 与 Transformer 的设计理念，恰好对应了这一诉求的两个极端：
1. CNN：局部建模的 "细节守护者"
CNN 基于局部归纳偏置设计，通过卷积核的局部感受野提取空间特征，天然适配图像的局部相关性（如边缘、纹理的连续性）。在去噪任务中，这一特性带来两大优势：
- 细节保留精准：3×3、5×5 等小尺寸卷积核能够聚焦局部像素关系，有效区分 "噪声" 与 "细节"，避免过度平滑；
- 效率与稳定性：参数量集中于局部特征提取，计算复杂度与图像尺寸呈线性关系，训练与推理速度快，对硬件资源要求低。
- 局限性：依赖堆叠卷积层扩大感受野，难以捕捉长距离依赖（如全局结构的关联性），对复杂噪声（如混合噪声、非平稳噪声）的建模能力有限。
2. Transformer：全局注意力的 "噪声终结者"
Transformer 摒弃局部归纳偏置，通过自注意力机制直接建模全局像素间的依赖关系，无需卷积核即可捕捉长距离特征关联。在去噪任务中，其核心优势体现在：
- 全局噪声建模：能够识别图像中分散的、关联性弱的噪声分布（如荧光图像中的泊松 - 高斯混合噪声），实现更彻底的噪声抑制；
- 泛化能力更强：不依赖图像局部结构假设，对不同场景、不同噪声类型的适配性优于 CNN（如弱光成像、医学影像等特殊场景）；
- 局限性：自注意力机制的计算复杂度与图像尺寸呈平方关系，高分辨率图像处理效率低；缺乏局部归纳偏置导致训练数据需求大，易出现过拟合。
二、实战对决：最新研究揭示的性能真相
近年来，一系列顶会成果为两者的对比提供了实证依据，我们选取三个代表性研究，从量化指标与应用场景两方面解析：
1. 纯粹性对决：JiT 证明 Transformer 的极限潜力
何恺明团队 2025 年提出的 Just image Transformers（JiT），以极简设计挑战了 "Transformer 不适配像素级去噪" 的传统认知：
- 核心创新：摒弃 tokenizer、预训练等额外组件，直接将图像划分为大尺寸 patch（16×16 或 32×32），通过 Transformer 直接预测干净图像（x-prediction），而非传统扩散模型的噪声预测（ϵ-prediction）；
- 性能表现：在 ImageNet 256×256 分辨率去噪任务中，FID 达到 1.82，超越同期 CNN 模型；更重要的是，其证明了 Transformer 无需依赖局部归纳偏置，也能实现高精度像素级修复；
- 关键结论：当 Transformer 聚焦 "直接预测干净数据" 这一核心目标时，即使是简单架构也能在高维像素空间中有效运行，打破了 "CNN 更适合细节修复" 的固有认知。
2. 融合性对决：Wavelet-Transformer 展现 "1+1>2"
西安电子科技大学 2025 年提出的 Wavelet-Transformer，则给出了另一种答案 ------ 将 CNN 与 Transformer 结合，在荧光显微图像去噪任务中实现性能突破：
- 核心设计：通过小波变换分离图像的高频（噪声 + 细节）与低频（全局结构）特征，分别交由 CNN 分支（DnCNN 基础）处理局部细节、Transformer 分支（Swin Transformer 变体）建模全局结构，最后通过密集融合模块（DFB）整合特征；
- 量化优势：在 FMD 数据集上，相较于纯 CNN 模型，PSNR 提升 2.34%、SSIM 提升 0.53%；相较于纯 Transformer 模型，PSNR 提升 0.88%、SSIM 提升 1.07%；在真实弱光斑马鱼心脏图像中，PSNR 较传统方法提升 10.11%；
- 延伸启发：可结合非下采样 Contourlet 变换（NSCT）进一步优化，利用其更强的方向选择性捕捉线奇异、曲线奇异特征，适配纹理复杂的医学影像、遥感图像。
3. 自监督突破：TBSN 解决 Transformer 盲点约束难题
AAAI 2025 提出的 Transformer-Based Blind-Spot Network（TBSN），创造性地解决了 Transformer 在自监督去噪中的盲点信息泄露问题：
- 核心创新：重新设计分组通道自注意力（G-CSA）和掩码窗口自注意力（M-WSA），使 Transformer 满足盲点约束（像素无法获取自身信息，避免利用干净像素作弊）；
- 架构设计：以 U-Net 为骨干，编码器 / 解码器嵌入 Dilated Transformer Attention Block（DTAB），G-CSA 负责全局建模，M-WSA 模仿膨胀卷积实现局部拟合，通过知识蒸馏（TBSN→轻量 U-Net）平衡性能与效率；
- 实战价值：在 SIDD/DND 真实噪声数据集上超越现有最优方法，蒸馏后模型参数量降低 60%，适配移动端、嵌入式设备。
三、取代还是融合？图像去噪的未来范式
通过上述分析，我们可以得出明确结论：Transformer 无法完全取代 CNN，融合架构将成为图像去噪的主流范式。其背后的逻辑与未来趋势可归纳为三点：
1. 功能互补：无法相互替代的核心价值
- CNN 的不可替代性：在低分辨率图像、实时性要求高的场景（如移动端去噪），CNN 凭借低计算复杂度、快速推理的优势，仍是最优选择；其局部归纳偏置带来的细节保留能力，是 Transformer 难以通过简单架构实现的；
- Transformer 的不可替代性：在高分辨率图像、复杂噪声场景（如医学影像、弱光成像），Transformer 的全局注意力机制能更精准地建模噪声分布，泛化能力远超 CNN；JiT、TBSN 等研究更证明了其在像素级任务中的潜力。
2. 融合路径：三大主流技术方向（附探索建议）
当前，CNN 与 Transformer 的融合已形成清晰的技术路径，结合最新研究补充具体探索方向：
- 频域分离融合：
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- 基础方案：小波变换 + CNN+Transformer（如 Wavelet-Transformer）；
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- 进阶探索：引入非下采样 Contourlet 变换（NSCT）处理线 / 曲线奇异特征，或在频域加入注意力机制，动态分配 CNN 与 Transformer 的处理权重；
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- 适用场景：遥感图像、医学影像等纹理复杂、噪声分布不均的场景。
- 层级特征融合：
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- 基础方案：CNN 编码器（提取局部细节）+ Transformer 解码器（建模全局依赖）+ 跳跃连接；
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- 进阶探索：参考 TBSN 的 DTAB 模块，在编码器中插入 "卷积块 + Transformer 块" 混合单元，增强多尺度特征交互；
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- 适用场景：自监督去噪、无成对干净 - 噪声数据的场景。
- 模块级混合设计：
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- 基础方案：交替使用卷积块与 Transformer 块（如 ConvNeXt + Swin Transformer）；
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- 进阶探索：在移动影像 ISP 链路中采用 "插桩式融合"，在 RAW 域用轻量 Transformer 做噪声估计，在 YUV 域用 CNN 做细节修复，与传统 BNR/MFNR 模块协同工作；
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- 适用场景：移动端实时去噪、视频时域去噪（4K30/1080p60 帧率需求）。
3. 未来展望：轻量化与泛化能力的双重突破
图像去噪的下一阶段竞争，将围绕 "融合架构的轻量化" 与 "泛化能力强化" 展开：
- 轻量化优化：通过稀疏注意力、深度可分离卷积、知识蒸馏（如 TBSN2UNet）降低计算复杂度；工程上可采用 "Tile 推理 + 重叠融合" 解决高分辨率图像显存瓶颈，设置 16-32px 重叠区域避免边界接缝；
- 泛化能力提升：结合自监督学习（如 SPEND 框架的 "轴向自置换" 策略），无需干净标签即可训练，适配非独立噪声（空间相关、光谱特异噪声）；引入物理先验（如传感器噪声模型、成像链路特性），提升真实场景适应性；
- 跨模态迁移：将 "频域融合 + 自监督 + 轻量化" 范式推广至 hyperspectral 成像、SRS 化学成像、活细胞动态成像等领域，解决行业特异性噪声问题。
四、启发式探索建议：从理论到实践的落地指南
1. 技术选型：场景驱动的决策框架
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| 核心诉求 | 优先架构组合 | 关键优化点 |
| 移动端 / 实时性（<30ms） | 轻量 CNN + Transformer 蒸馏模型 | 采用知识蒸馏、INT8 量化、Tile 推理优化 |
| 医学影像 / 细节保真 | U-Net + 频域融合（小波 / NSCT）+ Transformer | 强化跳跃连接、加入细节损失（如感知损失） |
| 真实场景盲去噪 | 自监督 Transformer（TBSN/SPEND）+ CNN | 引入物理先验、优化注意力掩码策略 |
| 视频时域去噪 | CNN 运动补偿 + Transformer 全局建模 | 控制缓存延迟、采用滑动窗口注意力 |
2. 创新方向：三大未被充分挖掘的领域
- 非独立噪声建模：现有方法多假设噪声独立同分布，可借鉴 SPEND 框架，针对空间相关、光谱特异噪声设计 "物理启发式自监督" 方案，适配 hyperspectral、SRS 成像等场景；
- 多模态噪声联合抑制：结合红外、可见光图像的互补信息，用 Transformer 建模跨模态全局依赖，CNN 处理单模态局部细节，解决低光照 + 遮挡混合噪声问题；
- ISP 链路协同优化：避免 "端到端黑盒替换"，采用 "插桩增强" 策略，在 RAW 域用 AI 做噪声估计，YUV 域用 AI 做语义感知去噪（肤色 / 天空区域差异化处理），与 Sharpen/ToneMap 模块协同调优。
3. 工程落地：避坑指南与优化技巧
- 数据层面：优先采集真实场景噪声数据（如多 ISO 手机 RAW 图、医学设备原始影像），用 "合成噪声扩充 + 真实噪声微调" 提升泛化性；
- 训练技巧：采用 "残差学习 + 频域损失"（MSE + 高频分量 L1），避免过度平滑；自监督训练时，用盲点约束（TBSN）或置换策略（SPEND）保证训练有效性；
- 部署适配：对接 NPU 硬件时，优先使用支持的算子（如 GroupConv、DWConv 替代标准卷积），控制 Transformer 窗口尺寸（如 8×8）降低计算量；保留原生 ISP 回退开关，应对极端场景。
结语：范式演进而非取代
Transformer 的崛起，并非要终结 CNN 的历史，而是推动图像去噪从 "单一架构主导" 进入 "多元融合" 的新时代。CNN 代表了 "基于先验知识的高效建模"，Transformer 代表了 "基于数据驱动的全局建模"，两者的结合恰好弥补了彼此的短板。对于开发者而言，未来的创新不再是 "非此即彼" 的选择，而是：
- 从场景出发，拆解核心诉求（速度 / 精度 / 细节）；
- 从最新研究中汲取模块灵感（如 TBSN 的注意力掩码、SPEND 的自置换策略）；
- 从工程落地反向约束设计（轻量化、兼容性、可解释性）。
技术演进的魅力，从来不是谁取代谁，而是在碰撞中诞生更贴合实际需求的解决方案 ------ 这正是图像去噪新范式的核心所在。