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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于自适应纹理和频域感知的人脸图像重建方法、系统、装置及介质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：CN116563167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310612916.1，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于自适应纹理和频域感知的人脸图像重建方法、系统、装置及介质是由史金钢;黎冠新;王嘉寅;鲁磊;王萍设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应纹理和频域感知的人脸图像重建方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应纹理和频域感知的人脸图像重建方法、系统、装置及介质，通过自适应纹理感知模块对粗糙特征进行自注意力计算，然后利用该注意力矩阵搜索精细特征中相关性强的部分，再进行精细的自注意力计算。并采用多维感知模块增强特征在跨空间和跨通道的表达能力。同时使用基于小波变换的多频融合模块，融合来自编码器的中低频特征和来自解码器的高频特征。自适应纹理感知模块使得模型可以更精细的恢复图像中的复杂区域，多维感知模块增强了特征中重要的通道信息，而多频融合模块消除了原始特征中的高频噪声，同时将中低频的有效特征与恢复的高频细节进行融合，从而提升了模型对人脸图像的恢复能力和泛化能力。

本发明授权基于自适应纹理和频域感知的人脸图像重建方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.基于自适应纹理和频域感知的人脸图像重建方法，其特征在于，包括： 获取并把经过裁剪后待重建的人脸图像数据集划分为训练集和测试集； 构建自适应纹理感知模块，对人脸中复杂纹理区域进行精细的特征恢复； 基于交替的深度卷积和通道注意力构成的多维感知模块，从跨空间和跨通道的维度对特征进行强化，得到具有多维感知的特征； 设计多频融合模块，基于小波变换从编码器阶段提取特征中的中低频信息，并利用小波逆变换融合中低频信息和解码器阶段的高频信息，获取融合后具有全频域信息的输出特征； 基于U型结构堆叠自适应纹理感知模块、多维感知模块和多频融合模块，得到基于自适应纹理和频域感知的人脸图像超分辨率重建模型； 基于训练集对自适应纹理和频域感知人脸超分辨率重建模型进行训练，获取最优化的模型； 基于最优化的模型对测试集进行人脸图像超分辨率重建，获取恢复后的高分辨率人脸图像； 所述基于交替的深度卷积和通道注意力构成的多维感知模块，从跨空间和跨通道的维度对特征进行强化，得到具有多维感知的特征，具体为：多维感知模块分别从空间的维度和通道的维度对重要信息进行聚集；多维感知模块由交替的深度卷积和通道注意力两个分支构成，其中深度卷积对空间中的特征进行聚集和融合，通道注意力通过门控机制将通道信息评估各个通道的权重，并把对应的权重乘以各个通道特征本身；交替的深度卷积和通道注意力将重要信息在多个维度传入和传出。

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