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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于时域注意力机制的图像视频去扰动方法及系统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：CN120807331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511279630.1，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于时域注意力机制的图像视频去扰动方法及系统是由袁杰;曾俊伟;梁栋;陈松灿设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时域注意力机制的图像视频去扰动方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时域注意力机制的图像视频去扰动方法及系统。该方法包括：输入连续多帧湍流退化图像序列；进行帧间配准与对齐以补偿几何畸变；通过多尺度特征提取网络提取空间特征；依次通过空间注意力模块增强空间特征表示、频域注意力模块进行可学习的频域滤波及时域注意力模块融合时序特征；最终整合特征重建出去湍流后的清晰图像。本发明创新性地引入了时域注意力机制，有效利用了视频帧间的时序相关性，解决了现有单帧处理方法在视频复原中存在的帧间不一致问题。实验表明，本方法在PSNR和SSIM等客观指标上显著优于现有主流方法，并能有效增强复原视频的时序连贯性与稳定性。

本发明授权一种基于时域注意力机制的图像视频去扰动方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时域注意力机制的图像视频去扰动方法，其特征在于，所述方法由深度学习神经网络实现，包括以下步骤： 步骤1：输入连续多帧受大气湍流退化的图像序列； 步骤2：对所述图像序列进行帧间配准与对齐处理，以补偿由湍流引起的几何畸变和像素位移，得到对齐后的多帧图像； 步骤3：将对齐后的多帧图像输入至一个多尺度特征提取网络，通过所述多尺度特征提取网络的并行分支结构提取不同尺度的空间特征； 步骤4：将步骤3中提取到的多尺度空间特征首先输入空间注意力模块，通过计算跨通道协方差生成注意力图，并结合门控机制增强空间特征表示； 步骤5：将经空间注意力模块处理后的特征输入频域注意力模块，频域注意力模块执行以下子步骤： 步骤51：将输入特征通过快速傅里叶变换从空间域映射至频域； 步骤52：利用一个可学习的傅里叶滤波器对频域特征进行自适应滤波；其中，所述傅里叶滤波器的参数在神经网络训练过程中通过反向传播算法进行优化，以自适应地增强对图像重建有益的频率成分，并抑制由湍流退化引入的不利频率成分； 步骤53：将滤波后的频域特征通过逆快速傅里叶变换映射回空间域； 步骤6：将经频域注意力模块处理后的特征输入时域注意力模块，通过融合当前帧特征与相邻帧的时序特征，生成时序一致性增强的特征； 步骤7：通过一个细化模块整合经步骤6处理后的特征，重建出去除湍流效应的清晰图像； 步骤8：在训练阶段，使用联合损失函数对神经网络进行优化，所述联合损失函数包括像素级L1损失、基于VGG-19网络的感知损失、以及局部像素块频域损失。

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