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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利一种基于频域和Transformer的图像超分方法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：CN121169694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511699781.2，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于频域和Transformer的图像超分方法是由江爱文;应浩;饶堃;王端;彭超设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频域和Transformer的图像超分方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于频域和Transformer的图像超分方法，涉及计算机视觉与图像生成技术领域。该方法先获取待处理低分辨图像并预处理；再构建含卷积层、小波注意力交互模块、傅里叶特征细化模块及图像重建模块的重建模型；随后经第一卷积层提取浅层特征，依次通过多组小波注意力交互组与第二卷积层，拼接特征后经第三小波注意力交互组得增强特征；最后将增强特征输入傅里叶特征细化模块处理，融合后与浅层特征拼接并输入图像重建模块，输出高分辨率图像。本发明可实现频域与空间域协同建模，优化训练过程，显著提升超分质量，在多领域稳定适用。

本发明授权一种基于频域和Transformer的图像超分方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频域和Transformer的图像超分方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：获取待处理低分辨图像，对待处理低分辨图像进行预处理； 步骤S2：构建包含卷积层、小波注意力交互模块、傅里叶特征细化模块以及图像重建模块的重建模型； 步骤S3：将预处理后的低分辨图像经过一个第一卷积层进行浅层特征提取，将提取得到的浅层特征依次经过M个第一小波注意力交互组、N个第二小波注意力交互组和第二卷积层，将第二卷积层的输出与最后一个第一小波注意力交互组的输出进行拼接，得到第一拼接特征；将第一拼接特征经过第三小波注意力交互组，得到增强特征； 其中，第一小波注意力交互组、第二小波注意力交互组和第三小波注意力交互组结构相同，均由若干串联的小波注意力交互模块组成； 步骤S4：将增强特征输入傅里叶特征细化模块进行处理，在傅里叶特征细化模块中，通过快速傅里叶变换将增强特征映射到频域进行处理，精炼全局特征，然后再将其用逆傅里叶变换映射回空域与经过卷积块处理的增强特征进行融合，得到深层特征，最后将深层特征与浅层特征进行拼接后输入到图像重建模块中进行处理，输出重建后的高分辨率图像； 所述第一小波注意力交互组由若干串联的第一小波注意力交互模块组成，第一小波注意力交互模块由依次连接的空间小波注意力交互模块和通道小波注意力交互模块组成；空间小波注意力交互模块包括第一正则化层、第一小波卷积、空间注意力、第二正则化层和第一前馈网络；通道小波注意力交互模块和空间小波注意力交互模块整体结构基本相同，区别为将空间注意力换成通道注意力；通道小波注意力交互模块包括第三正则化层、第二小波卷积、空间注意力、第四正则化层和第二前馈网络； 第一小波注意力交互组中，第一个第一小波注意力交互模块的空间小波注意力交互模块的处理流程为：将浅层特征输入第一正则化层，将第一正则化层的输出经线性映射后输入至第一小波卷积和空间注意力；用第一小波卷积的输出调制空间注意力的输出，得到第一融合特征；用空间注意力的输出调制第一小波卷积的输出，得到第二融合特征；将第一融合特征与第二融合特征进行拼接，得到第二拼接特征；将第二拼接特征与浅层特征进行拼接，得到第三拼接特征；将第三拼接特征依次经过第二正则化层和第一前馈网络进行处理，将第一前馈网络的输出与第三拼接特征进行拼接，得到空间小波注意力交互模块的输出； 通道小波注意力交互模块的结构以及处理流程和空间小波注意力交互模块基本相同，只是将输入换为空间小波注意力交互模块的输出，将空间注意力换为通道注意力；第一小波注意力交互组中，第一个第一小波注意力交互模块的通道小波注意力交互模块的处理流程为：将空间小波注意力交互模块的输出输入第三正则化层，将第三正则化层的输出经线性映射后输入至第二小波卷积和通道注意力；用第二小波卷积的输出调制通道注意力的输出，得到第三融合特征；用通道注意力的输出调制第二小波卷积的输出，得到第四融合特征；将第三融合特征与第四融合特征进行拼接，得到第四拼接特征；将第四拼接特征与空间小波注意力交互模块的输出进行拼接，得到第五拼接特征；将第五拼接特征依次经过第四正则化层和第二前馈网络进行处理，将第二前馈网络的输出与第五拼接特征进行拼接，得到通道小波注意力交互模块的输出，即第一小波注意力交互组中第一个第一小波注意力交互模块的输出。

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