在文档图像恢复中，如何应用Transformer Block和频域特征学习以提升图像质量？请提供相关的技术细节和代码示例。

文档图像恢复作为深度学习领域的一项挑战，其技术进步不断推动着图像质量的提升。Transformer Block的引入和频域特征学习的加强是当前该领域内的热点研究方向。要实现这一目标，首先需要对Transformer Block和频域特征学习的技术细节有所了解。

参考资源链接：[深度学习模糊文档图像恢复新方法：变换器模块和频域学习优化](https://wenku.csdn.net/doc/886jyyxoo2?spm=1055.2569.3001.10343)

Transformer Block基于注意力机制，能够捕捉图像中的长距离依赖关系，这对于模糊或复杂的文档图像恢复尤为关键。Transformer Block可以通过多头自注意力机制并行地处理图像的不同部分，从而加强模型对全局信息的捕捉能力，这在提升图像恢复质量方面表现出色。

频域特征学习则是指在频域空间中提取图像特征，这与传统的空间域方法不同，能够从另一个角度分析图像。通过快速傅里叶变换（FFT），图像从空间域转换到频域，此时高频信息代表图像的边缘和纹理，低频信息代表大尺度的结构信息。通过在网络中加入频域特征学习模块，如Res FFT-conv Block，可以增强模型对图像细节的处理能力，进而提高图像恢复的质量。

具体到技术实现，可以使用深度学习框架PaddlePaddle来构建和训练模型。以下是一个简化的代码示例，展示如何在模型中集成Transformer Block和频域特征学习模块：

import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.nn.functional as F

class TransformerBlock(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(TransformerBlock, self).__init__()
        # 定义多头自注意力和前馈网络等组件
        self.self_attention = nn.MultiHeadAttention(self.num_heads, d_model)
        self.ffn = nn.Sequential(
            nn.Linear(d_model, dff),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(dff, d_model)
        )
        # 其他层和参数定义

    def forward(self, x):
        # 自注意力机制处理
        x = self.self_attention(x, x, x)
        # 前馈网络处理
        x = self.ffn(x)
        return x

class FFTConvBlock(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(FFTConvBlock, self).__init__()
        self.fft_layer = nn.FFT()
        self.conv_layer = nn.Conv2D(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)

    def forward(self, x):
        # 频域特征提取
        fft_features = self.fft_layer(x)
        # 空域特征处理
        conv_features = self.conv_layer(x)
        # 特征融合
        out = conv_features + fft_features
        return out

# 实例化模型组件
transformer = TransformerBlock()
fft_conv = FFTConvBlock()

# 假设x是输入的模糊文档图像张量
x = paddle.randn([1, 3, 256, 256])

# 前向传播
x_transformer = transformer(x)
x恢复图像 = fft_conv(x_transformer)

# 继续后续的图像恢复操作，如通过PaddleGAN、Restormer或MPRNet等网络结构进一步优化图像

该代码片段展示了如何在深度学习模型中引入Transformer Block和FFT-conv Block来增强文档图像恢复模型的特征提取能力。通过这样的结构设计，模型可以更好地处理图像中的复杂特征，提升最终恢复图像的清晰度和质量。

在实际应用中，还需要对这些模型进行细致的调优和训练策略制定，包括数据预处理、损失函数选择、超参数调整等。这些内容在《深度学习模糊文档图像恢复新方法：变换器模块和频域学习优化》一书中有着详细的介绍和案例分析，有助于进一步提升模型的性能和准确性。

参考资源链接：[深度学习模糊文档图像恢复新方法：变换器模块和频域学习优化](https://wenku.csdn.net/doc/886jyyxoo2?spm=1055.2569.3001.10343)