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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于频域解耦的图像复原方法、计算机装置和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119648580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411474127.7，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于频域解耦的图像复原方法、计算机装置和存储介质是由金枝;涂陆炜;吴嘉炜设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频域解耦的图像复原方法、计算机装置和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于频域解耦的图像复原方法、计算机装置和存储介质,该方法包括：获取待处理图像，将待处理图像输入至解耦网络；对待处理图像进行多尺度变换处理，得到多尺度图像集合；将多尺度图像集合输入至多尺度振幅复原模块进行振幅复原处理，得到复原增亮图像集合；对复原增亮图像集合和待处理图像进行分量提取处理，得到先验信息；将待处理图像和先验信息输入至基于傅里叶的解耦模块进行图像复原处理，得到复原图像。本申请实施例能够基于傅里叶的解耦模块针对不同的退化特征进行解耦处理，提高了图像的复原效果，可以广泛应用于图像处理技术领域。

本发明授权基于频域解耦的图像复原方法、计算机装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于频域解耦的图像复原方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取待处理图像，将所述待处理图像输入至解耦网络，所述解耦网络包括多尺度振幅复原模块和基于傅里叶的解耦模块； 对所述待处理图像进行多尺度变换处理，得到多尺度图像集合； 将所述多尺度图像集合输入至所述多尺度振幅复原模块进行振幅复原处理，得到复原增亮图像集合； 对所述复原增亮图像集合和所述待处理图像进行分量提取处理，得到先验信息； 将所述待处理图像和所述先验信息输入至所述基于傅里叶的解耦模块进行图像复原处理，得到复原图像； 所述基于傅里叶的解耦模块包括解耦自注意力层、解耦前馈层和交叉注意力前馈网络，所述将所述待处理图像和所述先验信息输入至所述基于傅里叶的解耦模块进行图像复原处理，得到复原图像，包括以下步骤： 基于所述解耦自注意力层对所述待处理图像进行特征自注意力计算处理，得到第一特征向量； 基于所述解耦前馈层对所述第一特征向量进行频率学习和空间学习处理，得到第二特征向量; 基于所述交叉注意力前馈网络对所述第二特征向量和所述先验信息进行交叉注意力计算处理，得到第三特征向量； 对所述第三特征向量进行卷积处理得到特征图，并将所述特征图与所述待处理图像进行相加处理，得到所述复原图像； 在所述将所述待处理图像输入至解耦网络之前，所述方法还包括对所述解耦网络进行训练，包括以下步骤： 获取训练图像； 将所述训练图像输入所述多尺度振幅复原模块进行粗对齐损失和振幅损失计算处理，得到第一损失值； 根据所述第一损失值对所述多尺度振幅复原模块的参数进行调整处理，并冻结调整后的参数； 将所述训练图像输入所述基于傅里叶的解耦模块进行像素损失、频率损失和感知损失计算处理，得到第二损失值； 根据所述第二损失值对所述基于傅里叶的解耦模块的参数进行调整处理，得到训练完成的解耦网络。

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