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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于频域和空间域特征交互的轻量级去模糊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：CN119809980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510010016.9，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于频域和空间域特征交互的轻量级去模糊方法是由董文琦;唐述;韦哲韬设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频域和空间域特征交互的轻量级去模糊方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像去模糊等技术领域，特别涉及一种基于频域和空间域特征交互的轻量级去模糊方法，包括：采用1×1卷积层获取待复原图像的低级特征嵌入；通过多级对称编码器‑解码器构成的U型网络将低级特征嵌入转换为深层特征，多级对称编码器‑解码器的每一级由多个FSTBlock构成；将深层特征在高空间分辨率下进行细化处理，对细化后的特征应用卷积层生成残差图像；将残差图像与待复原图像相加得到最终的恢复图像。本发明在实现高效图像恢复的同时，成功地实现了网络的轻量化，大幅提高了计算效率和部署可行性，具备了在实际应用中的优势。

本发明授权一种基于频域和空间域特征交互的轻量级去模糊方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频域和空间域特征交互的轻量级去模糊方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 采用1×1卷积层获取待复原图像的低级特征嵌入； 通过多级对称编码器-解码器构成的U型网络将低级特征嵌入转换为深层特征，多级对称编码器-解码器的每一级由多个FSTBlock块构成，多级对称编码器-解码器当前级编码器的FSTBlock块数量大于前一级FSTBlock块的数量，多级对称编码器-解码器构成的U型网络中采用跳跃连接，即第i层的编码器传来的浅层特征信息Di与第i层的解码器输出的低分辨率潜在特征Ei拼接形成复合特征Fi，应用1×1卷积对拼接后的特征进行通道融合，然后利用一个FSTBlock块对复合特征进行处理，接着采用1×1卷积细化特征，将细化后的特征分为两个特征向量，将两个特征向量逐元素相加，将相加后得到的特征作为下一级解码器的输入；一个FSTBlock块对数据的处理过程包括： 对输入特征图进行层归一化处理后，通过频域注意力提取频域特征图、通过多头金字塔通道注意力提取空间特征图；通过频域注意力提取频域特征图的过程包括： 对输入特征图进行层归一化处理后，利用通道平均池化层，在通道维度上进行池化操作，将每个空间位置的通道特征进行平均聚合，得到形状为H×W×1的张量； 将H×W×1的张量划分为多个8×8像素大小的窗口，对每个窗口应用傅里叶快速变换，将其从空间域转换到频域； 引入一个可学习的量化矩阵Wf，并采用联合图像专家组压缩的逆方法对该矩阵进行学习，以选择性地保留频域中重要的频率信息，得到筛选后的频域特征； 对筛选后的频域特征应用逆傅里叶变换并将窗口合并，转换为空间域特征，随后使用激活函数对空间域特征进行非线性映射，得到映射后的特征权重； 使用特征权重对输入特征图进行层归一化处理后的特征图进行加权，将加权后的特征图与输入特征图通过相加进行融合，将融合后的特征图作为频域特征图； 令频域特征和空间特征进行交互，即选择频域特征和空间特征中像素值较大的像素值作为交互后输出特征图的像素值； 令交互后输出特征图与输入特征图进行跳跃连接后输入金字塔前馈网络，金字塔前馈网络的输出作为FSTBlock块的输出 将深层特征在高空间分辨率下进行细化处理，对细化后的特征应用卷积层生成残差图像； 将残差图像与待复原图像相加得到最终的恢复图像。

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