如何在深度学习中利用Transformer Block和频域特征学习提高模糊文档图像的恢复质量？请结合代码示例详细说明。

在深度学习文档图像恢复领域，Transformer Block和频域特征学习的融合为提升图像质量提供了新的可能性。首先，Transformer Block通过其自注意力机制增强了模型捕捉全局依赖关系的能力，这对于复杂的图像结构重建至关重要。频域特征学习则允许模型捕获图像在不同频率下的特征，这对于处理模糊图像特别有效。为了更好地实现这一目标，我们推荐参阅《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》这一资源，它将为你提供一个完整的实现框架和深入的技术细节。

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)

具体来说，Transformer Block可以替换传统卷积网络中的某些模块，比如内容自适应块（CAB），以提升特征提取能力。与此同时，通过在频域内进行特征学习，如实现一个基于快速傅里叶变换（FFT）的模块，可以帮助模型更好地理解和恢复图像的高频细节，这对于去除模糊尤其关键。

代码层面上，可以使用深度学习框架（例如PaddlePaddle）来构建网络，实现基于Transformer的特征提取和频域变换。例如，以下是一个简化的代码片段，展示了如何构建一个包含Transformer Block和频域特征学习的网络模块：

import paddle
from paddle.nn import TransformerEncoderLayer
from paddle.nn import LayerNorm
from paddle.nn import Conv2D
from paddle.nn import functional as F

class TransformerBlock(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(TransformerBlock, self).__init__()
        self.norm = LayerNorm(d_model)
        self.transformer_encoder_layer = TransformerEncoderLayer(
            d_model=d_model, nhead=num_heads)
        
    def forward(self, x):
        x = self.norm(x)
        x = self.transformer_encoder_layer(x)
        return x

class FrequencyDomainLearningBlock(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, in_channels):
        super(FrequencyDomainLearningBlock, self).__init__()
        self.conv = Conv2D(in_channels=in_channels, out_channels=in_channels, 
                           kernel_size=1, stride=1, padding=0, groups=in_channels)
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = paddle.fft.fft2(x)
        x = self.conv(x)  # Inverse FFT in this case
        x = paddle.fft.ifft2(x)
        return x

# Example usage in a larger model
class ImageRestorationModel(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(ImageRestorationModel, self).__init__()
        self.transformer_block = TransformerBlock(d_model=128, num_heads=8)
        self.freq_learning_block = FrequencyDomainLearningBlock(in_channels=3)

    def forward(self, x):
        # Assume x is the input blurred image tensor
        x = self.transformer_block(x)
        x = self.freq_learning_block(x)
        return x

以上代码展示了如何在一个图像恢复模型中集成Transformer Block和频域特征学习模块。实际应用中，可能还需要结合损失函数（如PSNR Loss）进行模型微调，以及利用预训练模型和数据增强技术来提升最终的恢复效果。

在你完成了对Transformer Block和频域特征学习的学习后，为了进一步提高你的知识水平，建议继续深入学习《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》中的内容，尤其是关于如何训练和评估深度学习模型的章节。这将帮助你理解并掌握文档图像恢复的完整流程，从数据预处理到模型部署。

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)