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龍圖騰網獲悉成都信息工程大學申請的專利基于快速傅里葉變換和選擇性注意力機制的圖像補全方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116823647B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310661898.6，技術領域涉及：G06T5/77；該發明授權基于快速傅里葉變換和選擇性注意力機制的圖像補全方法是由胡靖;吳穎超;陶宇可;張紅湖;楊飛揚;劉李駿坤;鄧中臣;吳錫設計研發完成，并于2023-06-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于快速傅里葉變換和選擇性注意力機制的圖像補全方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于深度學習的圖像補全方法，所述圖像補全方法提出一種內置傅里葉變換操作的高效補全網絡，在實現長距離依賴的同時保證模型的高效率運行，同時補全網絡內嵌有聚合型選擇性卷積核網絡的快速傅里葉變換模塊，其中，快速傅里葉變換模塊負責補全網絡獲得全局感受野，聚合型選擇性卷積核網絡按照各尺度的貢獻適應性調整比重，更精確地為模型提供局部性信息補充，最終實現全局融合度更高、局部細節更豐富的圖像補全。與現有常有的補全方法進行實驗對比，本發明方法生成圖像的還原度和清晰度更好，尤其在遮擋率較大的情況下，生成圖像局部的語義連貫以及全局的整體契合。

本發明授權基于快速傅里葉變換和選擇性注意力機制的圖像補全方法在權利要求書中公布了：1.基于快速傅里葉變換和選擇性注意力機制的圖像補全方法，其特征在于，所述圖像補全方法提出一種內置傅里葉變換操作的高效補全網絡，所述補全網絡內嵌有聚合型選擇性卷積核網絡的快速傅里葉變換模塊，其中，快速傅里葉變換模塊負責補全網絡獲得全局感受野，聚合型選擇性卷積核網絡按照各尺度的貢獻適應性調整比重，用于幫助模型保留細節信息，同時增強模型應對輸入尺度變換的魯棒性，具體方法包括： 步驟1：準備圖像補全數據集，分別為Cele-AHQ數據集和Place2數據集； 步驟2：隨機提取所述Cele-AHQ數據集和所述Place2數據集中設定數量的圖像作為訓練集，其余的圖像作為驗證集； 步驟3：對所述訓練集和驗證集中的圖片，通過隨機的方式生成不規則的掩模，得到掩模圖像； 步驟4：將訓練集中的圖像輸入所述補全網絡進行訓練，所述補全網絡的主體框架為生成對抗網絡，該網絡包含一個生成器和一個塊判別器，所述生成器由卷積模塊、反卷積模塊、多尺度卷積融合模塊以及快速傅里葉變換模塊組合堆疊而成，所述判別器采用塊判別器； 所述生成器將掩模圖像和包含缺失區域的二進制掩碼拼接后作為輸入，所述生成器的輸出為補全后的圖像，生成器生成補全圖像的過程包括： 步驟41：利用三個堆疊而成的普通卷積將輸入編碼到一個低維空間，實現了對輸入的降維，獲得一個包含輸入圖像重要信息的特征向量； 步驟42：將步驟41編碼后的特征向量送入多尺度卷積融合模塊，所述多尺度卷積融合模塊將一個普通卷積分裂成四個空洞率分別為1、2、4、8的子卷積，再利用一個普通卷積整合多個卷積核的特征信息； 步驟43：將所述多尺度卷積融合模塊整合后的特征信息輸入由至少三個快速傅里葉變換模塊堆疊而成的模塊組合，每一個快速傅里葉變換模塊都內嵌一個聚合型選擇性卷積核網絡； 步驟431：進入快速傅里葉變換模塊的特征信息先進行3×3卷積層，接著利用實數傅里葉變換模塊將該特征信息映射到頻域空間再映射回空間域； 步驟432：然后進行3×3的卷積操作，再進入聚合型選擇性卷積核網絡，所述聚合型選擇性卷積核網絡內置多感受野動態融合的學習機制，為快速傅里葉變換模塊提供局部性信息補充，同時通過動態地賦予感受野權重，以幫助生成器適應輸入圖像尺度的變化帶來的影響； 步驟433：經過聚合型選擇性卷積核網絡模塊處理后的特征，輸入實數逆傅里葉變換模塊將特征恢復回空間結構得到空間結構特征，再利用跳躍連接將所述空間結構特征與快速傅里葉變換模塊的輸入特征按元素相加，接著特征經過一個1×1卷積，獲得一個實數特征圖； 步驟434：將第一個快速傅里葉變換模塊得到的實數特征圖依次輸入后面的快速傅里葉變換模塊中，重復步驟431至步驟433快速傅里葉變換的操作，得到最終的實數特征圖； 步驟44：將步驟43得到的最終實數特征圖輸入多尺度卷積融合模塊得到融合特征圖； 步驟45：最后，利用多個反卷積層將所述融合特征圖解碼成一張補全后的生成圖像，所述生成圖像作為生成器的輸出； 步驟46：所述塊判別器對所述生成圖像進行三層卷積處理，獲得評分矩陣，塊判別器根據評分矩陣來分辨生成圖像和真實圖像，并將參數反饋生成器，指導生成器生成更逼近真實圖像的生成圖像，直到塊判別器無法分別出真實圖像和生成圖像，訓練結束。

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