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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于双频域处理的低光遥感图像复原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：CN121563821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610099431.0，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于双频域处理的低光遥感图像复原方法及系统是由查志远;明陈顾;王世刚;赵岩;朱策设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双频域处理的低光遥感图像复原方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像处理技术领域，具体公开了一种基于双频域处理的低光遥感图像复原方法及系统，所述方法包括构建图像复原网络，所述网络包括依次连接的编码模块、中间增强模块和解码模块，所述编码模块与解码模块之间设有跳跃连接；其中，所述编码模块、中间增强模块和解码模块中均设有双频域注意力模块，所述双频域注意力模块包括用于全局频域特征建模的傅里叶注意力子模块和用于多尺度细节特征提取的小波注意力子模块；通过引入傅里叶变换频域处理技术，提供了全局的频率特性分析能力，实现高效的全局建模。其次，引入小波分解的频域处理技术，将图像分解为不同尺度和频率的子带，有效分离清晰图像和退化成分。

本发明授权一种基于双频域处理的低光遥感图像复原方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双频域处理的低光遥感图像复原方法，其特征在于，所述方法包括： 获取低光遥感图像及其对应的清晰遥感图像，构建训练数据集； 构建图像复原网络，所述网络包括依次连接的编码模块、中间增强模块和解码模块，所述编码模块与解码模块之间设有跳跃连接； 其中，所述编码模块、中间增强模块和解码模块中均设有双频域注意力模块，所述双频域注意力模块包括用于全局频域特征建模的傅里叶注意力子模块和用于多尺度细节特征提取的小波注意力子模块； 采用混合损失函数对所述网络进行训练，所述混合损失函数包括像素级损失、边缘损失和低光损失； 将待复原的低光遥感图像输入训练后的网络，得到复原图像； 所述傅里叶注意力子模块执行以下操作：将输入特征图经傅里叶变换转换至频域进行特征混合，再经逆傅里叶变换恢复至空间域； 所述小波注意力子模块执行以下操作：将输入特征图经离散小波变换分解为多个子带，对高频子带进行噪声抑制和特征强化后，再经逆离散小波变换重构为空间域特征； 所述低光损失作用于编码阶段的低分辨率输出，计算公式为： ； 其中，为编码模块输出的降采样特征，为真实图像经降采样后的图像。

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