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龍圖騰網(wǎng)獲悉耕宇牧星(北京)空間科技有限公司申請(qǐng)的專利基于Gabor變換與正交注意力的遙感圖像分割方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120299041B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510363033.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/70；該發(fā)明授權(quán)基于Gabor變換與正交注意力的遙感圖像分割方法是由李冠群設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于Gabor變換與正交注意力的遙感圖像分割方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于Gabor變換與正交注意力的遙感圖像分割方法，包括：結(jié)合Gabor變換和深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)預(yù)處理后的目標(biāo)遙感圖像進(jìn)行特征提取，獲得初始特征；基于正交通道注意力機(jī)制對(duì)初始特征進(jìn)行處理，獲得通道注意力；將通道注意力與初始特征進(jìn)行逐元素相乘，獲得加權(quán)特征圖；通過動(dòng)態(tài)可分離卷積層對(duì)初始特征進(jìn)行卷積，獲得全局信息；采用全局平均池化層提取全局信息，并通過第二Sigmoid激活函數(shù)，生成權(quán)重圖；將初始特征經(jīng)過全維動(dòng)態(tài)卷積后，與權(quán)重圖相乘，生成優(yōu)化特征；將加權(quán)特征圖和優(yōu)化特征進(jìn)行融合，獲得增強(qiáng)特征圖；將增強(qiáng)特征圖轉(zhuǎn)化為圖像分割結(jié)果。該方法可以在復(fù)雜場(chǎng)景下提升遙感圖像分割的精度與魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)基于Gabor變換與正交注意力的遙感圖像分割方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于Gabor變換與正交注意力的遙感圖像分割方法，其特征在于，包括如下步驟： 結(jié)合Gabor變換和深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)預(yù)處理后的目標(biāo)遙感圖像進(jìn)行特征提取，獲得初始特征； 基于正交通道注意力機(jī)制對(duì)所述初始特征進(jìn)行處理，獲得通道注意力；將所述通道注意力與所述初始特征進(jìn)行逐元素相乘，獲得加權(quán)特征圖； 通過動(dòng)態(tài)可分離卷積層對(duì)所述初始特征進(jìn)行卷積，獲得全局信息；采用全局平均池化層提取所述全局信息，并通過第二Sigmoid激活函數(shù)，生成權(quán)重圖；將所述初始特征經(jīng)過全維動(dòng)態(tài)卷積后，與權(quán)重圖相乘，生成優(yōu)化特征； 將所述加權(quán)特征圖和所述優(yōu)化特征進(jìn)行融合，獲得增強(qiáng)特征圖； 將所述增強(qiáng)特征圖轉(zhuǎn)化為圖像分割結(jié)果； 所述將所述增強(qiáng)特征圖轉(zhuǎn)化為圖像分割結(jié)果，具體包括： 引入擴(kuò)散模型對(duì)所述增強(qiáng)特征圖進(jìn)行解碼，獲得去噪特征圖； 將所述去噪特征圖輸入至解碼器中進(jìn)行圖像分割，獲得與所述目標(biāo)遙感圖像尺寸相同的預(yù)測(cè)圖。

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