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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于SwinIR模型的频域差分图像重建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：CN120198295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510674585.3，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权一种基于SwinIR模型的频域差分图像重建方法及系统是由付文达;华宗辉;冯中欣;杨光义设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SwinIR模型的频域差分图像重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于SwinIR模型的频域差分图像重建方法及系统，属于图像处理技术领域。其包括对低分辨率图像进行预处理；对预处理后的低分辨率图像进行傅里叶变换，将图像从空间域转换到频域，得到图像频谱表示；将图像频谱表示输入差模发生器，获得差模信号图像频谱；将差模信号图像频谱输入预先训练的SwinIR模型，输出得到高分辨率重建差模图像频谱；将高分辨率重建差模图像频谱进行差分输出，获得高分辨重建图像频谱；对高分辨重建图像频谱进行傅里叶逆变换，输出得到高分辨率重建图像；本发明通过SwinIR模型的分层特征提取与频域差分策略，有效实现图像重建过程中伪影和噪声的抑制，提升重建质量。

本发明授权一种基于SwinIR模型的频域差分图像重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于SwinIR模型的频域差分图像重建方法，其特征在于，所述方法包括： 对低分辨率图像进行预处理； 对预处理后的低分辨率图像进行傅里叶变换，将图像从空间域转换到频域，得到图像频谱表示； 将图像频谱表示输入差模发生器，获得差模信号图像频谱； 将差模信号图像频谱输入预先训练的SwinIR模型，输出得到高分辨率重建差模图像频谱； 将高分辨率重建差模图像频谱进行差分输出，获得高分辨重建图像频谱； 对高分辨重建图像频谱进行傅里叶逆变换，输出得到高分辨率重建图像； 所述SwinIR模型包括浅层特征提取层、深层特征提取层和高质量图像频谱重建层，所述浅层特征提取层包括卷积网络层和LeakyReLU激活层，其中,卷积网络层的输入通道数是低分辨率图像频谱的通道数，输出通道数是浅层特征张量的维数，深层特征提取层包括6个RSTB模块以及1个3×3卷积网络层；所述高质量图像频谱重建层包括1个跳跃连接模块、1个上采样模块和1个卷积网络层，所述跳跃连接模块将浅层特征张量直接与深层特征张量相加；所述卷积网络层输入通道数为浅层特征张量的维数，输出通道数为高分辨率图像频谱的通道数；所述深层特征提取层处理过程如下： 残差块模块对输入信号进行处理，通过窗口多头自注意力机制进行特征提取，窗口多头自注意力机制将提取的特征划分为固定7×7大小的窗口，在每个窗口内独立计算自注意力，捕获细节特征； 所述捕获的细节特征进入偏移窗口多头自注意力机制，将窗口的位置在相邻层被偏移3×3；输入特征与经过注意力机制处理后的特征通过多层感知机模块相加，通过窗口多头自注意力机制和偏移窗口多头自注意力机制交替循环，通过3×3卷积网络层整合特征，获取得到一组深层特征。

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